一种本体增强的云服务发现方法

现有的云服务发现方法是基于关键字搜索,且手动地查询用户需求的云服务,其查询结果中会包含不相关的信息,容易遗漏相关的服务,增加用户工作量且不能满足用户的一些高级个性化查询要求。为了解决现有云服务发现方法中的这些问题,提出了一种语义物联网中本体增强的云服务发现方法。该方法利用云本体的概念匹配技术,借助推理机对云服务的描述信息和用户需求的描述信息进行相似性推理,增强了用户需求与云服务之间的匹配精度。通过对本体增强的云服务发现框架与算法的描述以及实验后的性能分析表明,该方法可以为服务请求者提供更加准确的服务,提高了服务发现的成功率并高效地发现满足用户需求的云服务。

万维网基于本体云模型的信息建模方法

信息建模常用来表达知识,万维网分布式环境下,知识存在不确定性、不协调性、时变性和非恒常性,同时也有一定的群体性、规律性。为了更好的体现知识的性质,文章提出了一种基于本体云模型的信息建模方法。该方法使用本体云模型,并将本体云模型跟隶属云相结合,将隶属云作为概念的原子模型,本体云作为知识结构的原子模型,两者结合提供了从概念到领域知识一致的表达,通过该方法可以很好地进行万维网的信息建模。

利用本体云影模型的本体进化进程

整个Web环境,本体之间存在复杂的交互关系,构成了本体进化的社会环境。在非集中、分布式环境中,成功的本体应用需要加强对本体改变的管理和本体的进化。文章基于本体云影模型提出了一种本体进化进程COEP,COEP包含复杂的操作,使用本体云影模型的操作和定义,不仅是一个技术过程,还是一个管理过程,充分考虑了群体性、社会性,其方法重视本体之间的关系,其过程比现有的本体进化进程丰富,具有很好的应用前景。

基于新知识观的本体云影模型

基于新知识观提出一种本体云影模型并给出了相关的基本定义和操作,该云影模型能表达知识的不确定性、不协调性、时变性及一定的群体性、规律性,体现了语用和新知识观,从而能孕育生命力和创造性。通过该模型可以很好的表达信息,方便构建信息-知识-智能系统,是信息处理的一个新的思路和基础。

基于无关概念过滤的云服务相似推理技术研究

随着云计算的兴起,各大IT解决方案及服务提供商都推出了自己的云计算系统,越来越多的中小企业也开始对外提供云服务。在日渐众多的云服务趋势中,用户想要快速有效找寻到合适的服务就变得更困难。在云本体的基础上,通过对用户输入云服务需求进行本体树对应节点上的概念泛化,推理出与用户需求相关的云本体概念,从而过滤掉包含无关概念的无关服务,对过滤后得到的云服务再利用相似推理计算出各自与用户需求的相似度,最终帮助用户挑选出最匹配的云服务。