【摘 要】
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随着Internet的迅猛发展,Web上可获得的Web服务的急剧增多,如何从庞大的服务群中有效地获得所需功能的Web服务成为了值得关心的问题。然而传统的服务发现技术是在语法描述的基
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随着Internet的迅猛发展,Web上可获得的Web服务的急剧增多,如何从庞大的服务群中有效地获得所需功能的Web服务成为了值得关心的问题。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,由于缺乏对Web服务的语义信息的描述,智能化程度不高,无论在精确度还是在返回率上都无法满足人们日益增长的需求。而语义Web的目的就是扩展当前的Web,使得网络中所有信息都是具有语义的,是计算机能够理解和处理的。因此,基于语义的Web服务发现逐渐成为了当前的研究热点。 本文总结了现有服务发现技术的优势,提出了一种基于语义距离的Web服务发现算法,通过计算概念之间的语义距离来计算概念之间的相似度,通过概念之间的相似度可以计算服务之间的相似度。为此,本文针对如下几个关键问题展开研究: (?)语义距离算法的改进:概念之间的基本关系包括等价关系、继承关系、包含关系和自定义关系,本文根据这些关系重要性的不同进行加权,在此基础上进行概念之间语义距离的计算,使得概念语义距离的计算更加准确。 (?)语义相似度的计算:基于语义距离的目的是为了进行相似度的计算,本文语义相似度包括三种分别用于表示Web服务不同层次的匹配程度:概念相似度、概念集合相似度、服务相似度,本文给出了这三种相似度的计算算法。 (?)Web服务匹配算法:基于语义相似度的计算,本文提出了一种基于服务相似度的匹配算法,该匹配算法采用两层匹配模型,首先对服务类别进行相似匹配,再对服务的输入、输出进行相似度计算,最后对结果排序,将最佳结果返回给服务请求者。 通过对本体概念间多种关系及其重要性的不同的考虑,使得概念相似度的计算更加准确,提高了服务发现的准确率。
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