基于本体描述的语义服务发现改进算法

基于本体描述的语义服务发现改进算法

ID:24504277

大小:66.00 KB

页数:6页

时间:2018-11-14

基于本体描述的语义服务发现改进算法_第1页
基于本体描述的语义服务发现改进算法_第2页
基于本体描述的语义服务发现改进算法_第3页
基于本体描述的语义服务发现改进算法_第4页
基于本体描述的语义服务发现改进算法_第5页
资源描述:

《基于本体描述的语义服务发现改进算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、基于本体描述的语义服务发现改进算法摘要:当今服务网络环境不断更新,网络服务也随之发生动态变化,网络共享和复用越来越多,服务发现机制在动态变化的网络环境中具有十分重要的作用。文中提出了一种简单、实用、准确的基于本体描述的语义服务发现改进算法,该算法能既快又准地发现服务,满足用户需求,又可在实际应用中提高查找的准确性。关键词:语义发现;网络服务;改进算法;服务发现机制中图分类号:TP391.1文献标识码:A文章编号:2095-1302(2016)03-0-020引言服务发现是网络环境中服务共享和协同工作的前提,因此,随着当今服务网络环境的不断更新,网络服务也随之动态变化,服务发现技术在

2、动态变化的网络环境中具有十分重要的作用。服务发现技术是联系网络服务和用户请求服务的重要环节。精确定位服务一直是服务发现技术追求的目标。服务发现技术的好坏,直接影响服务共享和复用的质量。现在网络服务发现方面依然存在着许多技术缺陷无法满足用户需求的网络服务的高效准确发现。基于语法级的服务发现技术实现比较简单,但查找准确率较低。现今还有一种基于语义级的服务发现机制,使用本体加入语义,使服务发现机制更能表达用户需求,优点是查找准确率高,如OWL-S,但实现比较复杂,使用范围比较窄,也无法满足用户的需求。本文结合两者的优点,提出了一种简单、实用、准确的基于本体描述的语义服务发现改进算法,该算

3、法能改进上述服务发现的技术问题,使用户既快又准地找到自己所需的服务,满足用户需求。1本体匹配算法为了实现网络服务的语义发现,本文引入本体这个概念来描述服务信息。本体(Ontology)是共享概念化模型明确的形式化规范说明。本体主要用于从语义角度描述服务,帮助提供更精确的服务匹配。本体包括概念、属性和语义联系。所以在设计本体匹配算法时就需要着重考虑这几方面的因素。在服务发现技术中,本体匹配是核心算法。本体概念所代表的意义是由它们定义时所起的名字和它与其他本体概念之间的语义联系共同决定的。所以本体匹配着重考虑本体的两个特征,语言特征和上下文特征;(1)本体概念的语言特征。语言特征是指它

4、们定义时所起的名字;(2)本体概念的上下文特征。本体概念的上下文特征在本体匹配中作用非常重要。上下文特征是指它与其他本体概念之间的语义联系。其中一个重要的上下文特征,就是本体概念的属性。在描述概念时,需要划分出概念的属性。另外,本体概念定义时,不同本体的属性影响度也不尽相同。本文将本体概念所使用名称或者名字的含义定义为本体概念的语言特征。本体概念的名字一般用相对应的专业术语表示。本体概念的语言特征可以通过查找关于术语和术语联系的字典如WordNet获取。术语联系定义为norelation,similar,synonymy.本文将本体的属性和邻接的并集定义为本体概念的上下文特征。其中

5、,将与其有直接语义联系的概念的集合定义为邻接。本体间语义联系定义为same-as,kind-of,part-ofo术语联系权重比较:WsynonymyWsimilarWnorelation.语义联系权重比较:Wsame-asWkind-ofWpart-of本体的属性一般分为两大类:一类是强属性,缩写为sp,是必要属性,它是本体概念必须定义的特征;另一类是弱属性,缩写为wp,是可选属性,本体概念定义时视情况而定。属性的权重比较为Wsp>Wwp。在计算语言相似度时需要考虑术语联系权重,而在计算上下文相似度时需要考虑属性权重和语义联系权重。1.1语言相似度计算方法2网络服务的语义发现改进

6、算法根据前面讲述的语义匹配算法,本文研宄出改进的服务模板式的语义服务发现算法,增加了前提条件和效果,还可以自行设定语言相似度和上下文相似度权重。使用者按模板填写需要请求的服务。算法如下:input:按服务模板录入所需服务的名称及期望相似度OS;输入和输出参数及期望相似度IOS;前提条件和效果及期望相似度PES;本体概念的语言相似度权重LSW和上下文相似度权重CSW。output:符合请求的服务;start:(1)首先按照ONTO-MACH算法匹配服务,若语义相似度大于等于0S,则将符合要求的服务存入服务集ServiceResetl;否则返回“没找到所需服务”,结束程序;(2)按照O

7、NTO-MACH算法,用户的输入、输出参数逐一和ServiceResetl中每个服务的输入、输出比较匹配,计算其语义相似度。若它们的语义相似度都大于等于IOS,将符合语义匹配要求的服务存入服务集ServiceReset2;否则返回“未找到满足输入输出参数要求的服务”,结束程序;(1)按照(2)的方式对ServiceReset2中的服务进行前提条件和效果的语义匹配,得出其语义相似度,若它们的语义相似度都大于PES,则找出语义相似度最高的服务存入TarServer;返回T

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。