基于本体服务模型及方法地研究

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1、摘要基于本体的服务模型及方法研究基础心理学专业博士研究生1王刚指导教师邱玉辉教授摘要服务计算(Se州ceComputing)是标识分布式系统和软件集成领域技术进步的里程碑。服务作为一种自治、开放的以及平台无关的网络化构件，可使分布式应用具有更好的复用性、灵活性和可增长性。服务的发现是服务计算的重要内容，它在服务操作过程中具有举足轻重的作用。如果不能进行有效的服务发现，就不能为用户提供有效的服务。UDDI(UniverSalDescriptionDiscoveryhlte铲ation)作为一个公共的服务注册中心，为服务的发布与发现提供了一种高效、灵

2、活、可扩展的机制。有效的服务发现，应该是能够根据语义进行，这样用户才能获取满意的服务，使之成为服务发现与选择的目标。当用户面临多个服务可以选择的时候，究竟应该选择哪些服务，或者是怎样确定服务执行的先后次序以及对服务进行合理的调度等，对于用户获取满意的服务，对于整个系统获得满意的服务也尤为关键。本体(Ontology)是在当前知识描述与表示方法的基础上，继承并发展而来的知识表示和信息共享的重要工具，它广泛用在知识处理领域，把本体用在服务的发现和选择领域，以实现根据语义进行服务的发现与选择，具有重要的作用和意义。本文在研究过程中，从认知心理的角度来考

3、虑并改进相关研究，研究了基于语义元的相似度计算方法SMBSU(Simil撕哆MeasllreBaSedOnSemamicUIlits)和基于本体的服务发现与获取模型SMBO(ServiceModel马asedOnOntology)，并着重研究了该模型基础上的协作和协商，以及基于市场机制与语义相结合的服务调度方法。论文的主要研究工作和创新点包括以下几个方面：(1)较为深入地研究了相似度计算方法，并在此基础上作了适当改进，得到了基于语义元的概念、关系和本体的相似度计算方法SⅧSU。本体的相似性度量是根据语义进行服务发现与选择的基础。针对已有相似性西南

4、大学博士学位论文度量方法的局限与不足，对属性进行语义扩展，在认知心理学相似度计算Tversky模型和Ro耐guez．Egellllofer模型以及相关模型思想的基础上，提出了基于语义元的概念相似度计算方法(SMBSU)。该方法用语义元表示概念内涵，在语义元中引入支持度来表现不同语义元对概念内涵的贡献，综合考虑相关性、相似性、非对称性以及语义元的支持度差异，通过计算语义元的相似性，实现概念相似性的度量。另外，本文把关系作为一种特殊的概念，进行关系的比较，得到了基于语义元的关系相似性度量，由于概念和关系是本体的重要组成部分，由此实现了基于语义元的本体

5、相似性度量。通过比较，验证了S凇SU方法的计算结果更具有合理性和有效性。(2)在深入分析服务模型的基础上，结合SⅧSU，提出了基于本体的服务发现与获取模型SMBO。针对资源组织与服务匹配的缺点及不足，在SmSU基础上，研究了把资源与请求组织为本体，以进行服务发现与获取的模型、过程与方法，提出了把资源与服务请求都表示为本体的构想，并对传统概念匹配方法进行了扩展，认为本体越相似，其表示的语义越接近，概念越匹配，其相似度越大。通过使用OwL(Ont0109yW曲Language)描述逻辑以及判断服务约束是否满足，研究了服务发现与获取的具体方法，为如何根

6、据语义发现并获取服务提供了一个有效的途径。SⅧO与当前模型相比，SⅧO能更好地进行服务发现与选择。(3)在深入研究本体集成和服务冲突解决方法的基础上，提出了基于本体的增量式关系发现方法及基于SmSU的冲突解决方法。针对本体静态集成的不足，以及由于单个本体之间缺少联系与沟通，单个本体容易成为“信息孤岛"，难以根据语义，让用户获取满意的服务这些问题，在S地O模型中，引入数据挖掘技术，提出了服务发现过程中的增量式关系发现方法，据此可以发现潜在的关系，以更好地进行服务的发现。它可以更好地进行服务发现，从而为主动服务提供了保证。在服务的选择过程中，众多主体

7、往往面临(需求)一个资源，而这个资源该为谁所用，就会出现了矛盾与冲突。本文借鉴Agent中协商的概念与思想，并把它与本文的SMBSU相结合，提出了基于S№SU的冲突解决方法，研究了两种具体的解决方法：投票决定法和距离最短法。投票决定法的策略是由得票多的资源来提供服务，如果该资源与请求本体相似度达到给定的值，就增加一票，最后统n摘要计得票的多少，选择得票多的资源来提供服务。距离最短法的策略是计算资源对应的不同相似度值与最优值之间的距离，选择距离最短对应的资源来提供服务。本文还引入了惩罚值来帮助确定候选资源，研究了惩罚值的确定原则：如果选择的资源与请

8、求的相似度值与最优值差别越大，得到的惩罚就会越大。(4)研究了基于市场机制的服务调度模式，提出了市场机制与本体相结合的服务调度方法。首先