基于相似度的语义Web服务匹配技术的研究

论文摘要

Web服务发现技术能够在庞大的信息服务群中发现请求者所请求的服务,然而传统的服务发现技术是在语法描述的基础上,通过关键词匹配来实现,因此除了查全率和查准率不高等缺点外还需要人的全程参与。为使计算机自动完成服务发现,就需要加入计算机能够理解和处理的语义信息。基于语义的Web服务发现逐渐成为了当前的研究热点。本文较详细的介绍了Web服务及发现机制和Web服务的语义化理论。研究了语义Web服务发现中的两个关键问题:服务描述和服务匹配。本文建立了一个和食物有关的领域本体库,然后用本体库中的概念来标注Web服务,把Web服务匹配问题转化为领域本体库中概念间语义距离和语义相似度的计算。本文在对领域本体库中概念及概念间的关系进行精确描述的基础上,对现有语义距离的计算方法进行了研究,改进了概念间距离算法,并提出了交叉本体语义距离的计算方法;分析了现有的概念相似度的算法,提出了基于语义距离和动态权重的混合概念间语义相似度算法。最后,设计了一个基于相似度的多层次服务匹配框架,利用本文提出的相似度算法实现了框架中的匹配器,并用服务本体测试了框架的匹配效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文研究的内容
• 1.4 本文的结构
• 第二章 Web服务介绍
• 2.1 什么是Web服务
• 2.2 Web服务的体系结构和运行架构
• 2.3 Web服务相关技术
• 2.3.1 WSDL
• 2.3.2 UDDI
• 2.3.3 SOAP
• 2.4 Web服务发现
• 2.4.1 Web服务发现中的关键问题
• 2.4.2 目前的服务发现技术
• 2.5 本章小结
• 第三章 语义Web服务相关技术
• 3.1 引言
• 3.2 语义Web
• 3.2.1 本体
• 3.2.2 OWL
• 3.2.3 描述逻辑
• 3.3 语义Web服务
• 3.3.1 语义Web服务概述
• 3.3.2 OWL-S
• 3.4 本章小结
• 第四章 语义Web服务匹配算法的研究
• 4.1 语义Web服务发现机制
• 4.1.1 基于本体的Web服务匹配
• 4.1.2 语义信息到UDDI的映射
• 4.1.3 经典语义Web服务匹配算法
• 4.2 语义Web服务匹配
• 4.2.1 前提（Precondition）、效果（Effect）信息匹配
• 4.2.2 输入（Input）、输出（Output）信息匹配
• 4.3 语义距离
• 4.3.1 语义距离的计算方法
• 4.3.2 语义距离算法实现
• 4.4 语义相似度
• 4.4.1 基于语义距离的语义相似度
• 4.4.2 基于动态权值的语义相似度
• 4.4.3 基于语义距离和动态权值的语义相似度
• 4.5 交叉本体概念间距离计算的实验与分析
• 4.5.1 实验环境和实验工具
• 4.5.2 实验数据和结果
• 4.6 语义相似度计算的实验及分析
• 4.6.1 实验环境和实验工具
• 4.6.2 实验数据和结果
• 4.7 本章小结
• 第五章 基于相似度的语义Web服务匹配框架的设计
• 5.1 匹配框架的总体设计
• 5.1.1 服务多层次匹配设计原理
• 5.1.2 服务匹配的总体框架
• 5.2 语义Web服务匹配器的设计
• 5.2.1 匹配器的设计
• 5.2.2 服务匹配器的实现算法
• 5.3 语义Web服务匹配框架的实现
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 下一步研究重点和改进
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的主要研究成果