一种基于语义本体的Web服务自动组合算法

服务组合是Web服务应用的一个重要研究方向。提出了一种基于语义本体的Web服务自动组合算法,该算法用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将两个服务之间关联度的计算转化为加权二部图的最优匹配问题,然后利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务关联度;最后,在此关联度的基础上提出一种服务自动组合算法。实验结果表明,论文提出的服务组合算法可以根据用户请求动态的生成服务组合,并通过域值控制保证了服务组合的质量和效率。

基于本体和二部图的网格服务发现算法研究

为了提高网格服务发现的查全率、查准率和效率,论文设计了一个基于本体和二部图的网格服务发现算法OGSDA-BG。该算法把请求服务和发布服务的属性集分别作为二部图顶点集,所有匹配属性之间的连线为边,边权是属性匹配度,把问题转换为二部图的最优完全匹配。实验结果表明该算法的查全率和查准率较以前的算法提高了10%￣50%,尽管服务发现的效率降低10%左右,但是在可接受范围之内。

基于领域本体的Web服务发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的基于关键字的服务发现机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低。据此该文研究基于领域本体的Web服务发现技术,对发布服务和请求服务都采用OWL-S描述以支持基于语义的服务搜索能力,并且提出了一种基于图匹配的Web服务发现算法。试验结果表明服务发现方法在查准率和查全率方面都要优于UDDI。

一种基于语义的组合服务模板推荐算法

为了实现组合服务的查找功能,提出了一种基于语义的组合服务模板推荐算法。用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将2个服务之间的语义相似度计算转化为加权二部图的最优匹配问题,利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务间的语义相似度;在此语义相似度的基础上提出一种基于语义的组合服务模板推荐算法。实验结果表明,提出的组合服务模板推荐算法可以快速地搜索出满足用户请求的组合服务模板。

基于二部图模型的大本体分块与映射方法

针对当前大本体分块与映射方法中的块边界信息丢失严重、块间匹配计算复杂等问题,提出一种基于二部图模型的大本体分块与映射方法。根据本体概念相似度在2个本体间建立带权二部图模型,对该二部图进行分割,实现本体的关联分块,在子图中求解得到二部图的最佳匹配,并通过映射修正获得块内实体映射。实验结果表明,该方法的分块质量与映射效率均较优。