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基于语义的Web服务匹配研究

作 者: 方欣
导 师: 冯勇
学 校: 辽宁大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: Web服务匹配 本体 OWL-S 语义距离
分类号: TP393.09
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 44次
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内容摘要


随着社会的进步和发展,信息共享成为人们生活的主旋律,而开放的Web环境已成为人们获取并共享各类海量信息的重要来源。Web服务的数量与日俱增,如何在海量的Web服务集中找到符合需求的Web服务,即Web服务发现,成为目前学术界和企业界亟待解决的问题。Web服务发现建立在Web服务匹配的基础上,本文主要对Web服务匹配开展研究。传统的Web服务匹配方法查全率、查准率偏低,将本体表示和推理引入到Web服务匹配中,即基于语义的Web服务匹配是现阶段研究的热点,但是现有的基于语义的Web服务匹配研究存在以下两方面问题:(1)在匹配方案的各环节中,对前提匹配环节的研究较少。本文采用的分层匹配框架,逐层筛选掉不符合请求的服务。其中前提匹配是重要的筛选标准之一,而现有前提匹配算法的匹配度仅为0或1。因此,需要对前提匹配算法加以改进,提升前提匹配的精确度。(2)输入输出是描述Web服务具体功能的主要参数,输入输出匹配环节是总体匹配方案中最重要的一环。现有研究对输入输出的匹配主要采用基于语义距离的概念相似度算法,未考虑语义不对称性且计算量大、实时性不强。由Web服务组成的资源环境具有动态变化的特性,加上商务运作的时效性要求,需要Web服务匹配具有良好的时间效率。因此,需要对输入输出匹配算法加以改进,在保证其准确性的同时,提升其时效性。本文依据对现有研究成果的整理与分析,建立匹配系统框架并采用分层匹配方案逐层过滤掉匹配度低于阈值的服务,减少计算量。具体的分层匹配方案包括:类别匹配、前提匹配、输入输出匹配和服务质量匹配。进行前提匹配时,本文使用SWRL-FOL描述前提条件,对前提条件描述中可能出现的情况进行分析并确定其匹配度。进行输入输出匹配时,先对基于语义距离的概念相似度算法进行改进,添加语义不对称性因子,使其计算结果更加准确且符合实际;再在此基础上建立索引及筛选机制,提出一种带有高效索引的IO匹配优化方法;接下来,本文通过实验证明了算法的可行性,最后对本文的工作进行了总结,并分析了存在的不足,展望了未来的工作。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-12
第1章 引言  12-18
  1.1 研究背景  12-13
    1.1.1 互联网的兴起与发展  12
    1.1.2 语义Web 的发展  12-13
  1.2 问题的提出  13
  1.3 研究目的和意义  13-14
  1.4 研究内容、研究思路与研究方法  14-17
    1.4.1 研究内容  14
    1.4.2 研究思路  14-16
    1.4.3 研究方法  16-17
  1.5 论文组织结构  17-18
第2章 相关研究文献综述  18-26
  2.1 关于Web 服务  18-20
    2.1.1 Web 服务概念  18-19
    2.1.2 Web 服务核心标准  19
    2.1.3 Web 服务匹配  19-20
  2.2 关于语义Web 服务  20-22
    2.2.1 本体概念及内涵  20
    2.2.2 语义Web 服务  20-21
    2.2.3 OWL-S 语言  21-22
    2.2.4 语义Web 规则扩展语言SWRL-FOL  22
  2.3 关于基于语义的Web 服务匹配  22-24
    2.3.1 基于语义的Web 服务匹配方案  22-23
    2.3.2 基于语义的Web 服务匹配算法  23-24
  2.4 已有研究成果的贡献与不足  24-25
    2.4.1 已有研究成果的贡献  24
    2.4.2 已有研究成果的不足  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第3章 基于语义的 Web 服务匹配框架  26-32
  3.1 Web 服务匹配框架的建立  26-27
  3.2 核心组件功能分析  27-28
  3.3 框架的工作机理  28-31
  3.4 本章小结  31-32
第4章 基于语义距离的概念相似度算法改进  32-38
  4.1 语义距离、语义相似度和概念相似度  32-33
    4.1.1 语义距离与语义相似度  32
    4.1.2 概念相似度  32-33
    4.1.3 三者关系的分析  33
  4.2 概念相似度算法  33-35
    4.2.1 基于信息容量的概念相似度算法  33-34
    4.2.2 基于几何距离的概念相似度算法  34
    4.2.3 基于语义距离的概念相似度算法  34-35
  4.3 概念相似度算法的改进  35-37
    4.3.1 语义不对称性  35
    4.3.2 改进后语义距离的计算  35-36
    4.3.3 概念相似度的计算  36-37
  4.4 本章小结  37-38
第5章 基于语义的 Web 服务匹配  38-50
  5.1 基于语义的 Web 服务匹配总思路  38-40
  5.2 类别匹配  40-42
    5.2.1 类别匹配算法  40-41
    5.2.2 类别匹配算法改进  41-42
  5.3 前提匹配  42-45
    5.3.1 前提匹配算法  42
    5.3.2 前提匹配算法改进  42-45
  5.4 输入输出匹配  45-48
    5.4.1 单概念匹配优化  45-47
    5.4.2 多概念匹配算法  47-48
  5.5 QoS 匹配  48-49
  5.6 Web 服务匹配综合相似度的计算  49
  5.7 本章小结  49-50
第6章 实验分析  50-58
  6.1 实验环境和开发工具介绍  50-51
    6.1.1 实验环境介绍  50
    6.1.2 开发工具介绍  50-51
  6.2 相关本体和 Web 服务实例创建  51-53
    6.2.1 相关本体创建  51
    6.2.2 Web 服务实例创建  51-53
  6.3 原型系统构建  53-55
    6.3.1 系统框架总体设计  53
    6.3.2 用户接口设计  53-54
    6.3.3 本体推理机  54
    6.3.4 Web 服务匹配器  54-55
  6.4 实验结果分析  55-57
    6.4.1 响应时间分析  56-57
    6.4.2 匹配性能分析  57
  6.5 本章小结  57-58
第7章 结论与展望  58-60
  7.1 本文的主要结论  58
  7.2 未来研究方向  58-60
致谢  60-61
参考文献  61-64
攻读学位期间发表论文以及参加科研情况  64-65

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