基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于agent的带有服务质量的语义服务发现研究

一体化网络是下一代互联网的一种,该网络中的服务与传统网络中的服务之间存在着很大的差异,原因是前者的服务具有服务质量（QoS）等级.一体化网络的一个显著特点就是不同的服务拥有不同的QoS等级,因此,一体化网络中的服务查找方法与现有互连网中的服务查找方法也有很大的不同.为了适应新一代互联网的特点,提出了带有QoS的服务发现方法.目前,许多研究均采用了语义网技术（OWL-S）,它对于服务发现是有重大意义的.本文将QoS描述信息添加到OWL-S,并将这种带有QoS信息的OWL-S称为OWL-QoS,它是一体化网络中服务发现的基础;其次,给出了一种基于OWL-QoS的语义服务匹配算法,并基于这种匹配算法提出了一体化网络中基于Agent的带有QoS的语义服务发现方法.     

服务匹配模型中综合语义匹配方法研究

针对目前基于语义的服务匹配系统中的匹配方法存在对同一等级概念区别不清的问题,采用Web Services和语义Web技术,提出了一个基于UDDI和OWL-S的服务匹配模型,即对传统服务匹配模型的UDDI中引入语义化服务描述和基于数值计算的语义匹配功能.并综合利用基于几何距离和基于信息容量两种语义相似度算法的优点,设计了一种综合语义匹配算法,最后通过实验验证了该方法的优越性.     

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分。并且成为Web服务研究的一个热点．笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法．首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括：Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息．其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法．实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性．最后得出结论：该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率．     

一种支持QOS约束面向语义的web服务发现机制

传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,这些发现方法查准率极其低下,不能很好的满足用户需要。为此,提出了一种支持QOS约束的面向语义的web服务发现机制,给出了web服务发现框架与服务发现算法,从而提高查准率。     

基于语义的可扩展web服务注册与发现机制

为解决传统的基于UDD I注册中心的集中式web服务发现结构存在的可扩展性问题,基于领域本体语义信息,提出一种能自适应地调整领域划分、分配系统资源的分布式web服务发现体系结构.分析了该结构的可扩展性、自组织性和自适应性;描述了基于该结构的语义web服务注册与发现过程;将基于该结构的语义web服务发现算法划分为语义注册中心定位和基于输入输出的服务匹配2个阶段,并具体设计了第1阶段服务发现的3个步骤.通过该两阶段的发现算法可以快速地在分布式环境内定位注册中心,避免消息泛洪导致的网络拥塞.仿真实验结果表明,该服务注册与发现机制在服务规模扩展情况下需要的转发次数较少,且能够保证较高的服务发现效率.     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

SCORM学习资源的语义相似度度量

在支持SCORM 1.2的基础上 ,对SCORM 1.2学习资源间的联系描述进行充分的挖掘 ,给出了资源实体和资源本体的形式化定义 ,对资源实体、资源本体间的关系类型进行了划分 ,给出了 3种学习资源语义相似度度量的方法 ,并说明了语义相似度度量在导航中的一个应用     

服务资源一体化发现原型系统

资源和服务的获取是当前互联网最主要的两种应用,几乎所有的网络活动都需要两者的支持.现有的服务或资源发现系统均是单独存在的,它们很少考虑服务与资源两者之间的关系.为了给用户提供更便利、一体的服务与资源查询处理机制,并能减少服务和资源两套处理系统带来的网络资源浪费,本文充分利用服务与资源两者之间的关系,发掘出两者之间的联系,提出并设计了基于语义的服务资源一体化发现原型系统.实验结果表明,服务资源一体化发现方法与传统的发现方法相比,提高了用户的满意度.     

以语义规则刻画服务请求的Top-kWeb服务发现方法

为了更好地提供满足客户需求的Web服务,在充分研究服务发布描述、服务请求描述等特点的基础上,提出了以语义规则刻画的服务请求描述,并以本体构建了服务发布描述.通过对语义规则添加影响因子,使得服务匹配精度可以通过匹配度来度量,并按照给定的调节系数决定最终匹配是否成功.在OWL-S TC V2测试服务集合中进行了对比实验,结果表明,所提方法可以有效提高查全率和查准率,特别是在最大匹配数为20获得的k分别为2、5、8、10、15的情况下,Top-k查准率比基于描述逻辑包含检测的算法分别提高了15%、15%、9%、8%、2%,比关键字算法分别提高了5%、13%、30%、33%、30%,而查准率稳定在95%以上.     

基于WSMO的语义Web服务发现框架研究

为解决网络不同结点上Web服务发现中的语义异质性问题,设计了一个基于WSMO(Web service modeling ontology)的语义Web服务发现框架.此框架从Web服务的功能和结构角度出发,把Web服务匹配问题转换成了不同本体之间的概念匹配问题,并采用语言学和概念结构相结合的方法计算了不同本体之间的概念语义相似性.此外,根据用户的不同检索需求,还提供了三种复杂程度各异的服务匹配模型.这些研究为解决基于语义异质性的Web服务发现问题提供了一种有效的解决思路.     

基于OWL—S／UDDI的Web服务发现机制

提出了一种基于OWL-S／UDDI的Web服务发现机制,实现了基于语义的Web服务发现。此外,它采用了一种高效的匹配机制,使得查询语义Web服务的效率得到提高。该机制使用自行开发的OWL／UDDI服务发现系统进行了实现和验证。     

基于语义Web的网络资源整合模式研究

语义网络是目前万维网（WWW）的发展方向,它在计算机和人类理解的语义间建立了联系。语义Web是由多种信息源组成．每个信息源都以某个本体的形式表示。为了实现这些信息源的信息共享,在语义网技术的基础上提出了一个基于语义的异构数据的整合模式,并进行简要的分析．以实现校园网知识资源的智能整合。     

一种面向组合服务的语义Web服务发现方法

在分析单一服务的发现方法和多个服务的动态组合方法基础上,提出一种面向组合服务的语义Web服务发现方法,能对语义Web服务进行形式化描述,实现了面向组合服务的语义Web服务注册结构及相应的数据维护算法;并设计一种面向组合服务的Web服务发现算法,该算法可以实现对单个服务的语义检索及对已有组合服务进行快速搜索,从而查找出满足要求的组合服务或组合服务片断,实现对已有组合服务的重用和快速检索.     

语义地理信息服务的三级匹配发现算法

目前地理信息服务缺少语义描述和发现算法.借鉴本体语言服务(ontology web language for services,OWL-S),构建地理信息服务的语义模型,提出一种基于语义模型的地理信息服务发现算法.在SI/SO匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法.实验证明,该算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务发现的需求.