基于云仿真环境数据挖掘的服务分类方法

服务分类已成为影响服务发现和服务组合优化性能与效率的重要因素,为了有效实现Web服务分类,提出了一种云仿真环境的服务分类方法,采用三种服务特征向量提取方式,获取服务语法和语义的服务特征向量集,并在五种经典分类算法上训练特征向量集,生成最优的服务分类模型。仿真云模型环境服务的随机分布,由最优服务分类模型判定云平台中的服务类别。改进方法在1007个标准OWL-S描述的语义Web服务中进行了实验。实验结果表明,以综合服务特征提取方式,利用SVM分类算法训练的服务分类模型优于其它服务分类器。

利用语义匹配度计算的Web服务发现方法

针对目前在Web服务注册与匹配过程中服务发现的查全率和查准率不高的问题,本文提出一种利用语义匹配度计算的Web服务发现方法.首先给出一个轻量级的Web服务功能接口和服务请求的语义描述模型WS-SDM;然后利用领域本体作为语义知识表达方式,计算服务请求和服务描述中单个功能接口的语义匹配度;在此基础上,分别给出接口匹配算法和服务匹配算法.实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果.