基于本体web服务发现模型及算法的研究

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1、AWebServiceMatchingModelAndAlgorithmBasedOnOntologybyHULangB.E.(BeijingDanceAcadmey)2007thesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringSoftwareEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorQINZhengSeniorEngineerYUQiufangApril,2011伽4M5湖南大学学位

2、论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名1阿日期:0。t1年¥月孑明学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编

3、本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在一年解密后适用本授权书。2.不保密口。(请在以上相应方框内打”√”)作者签名:≮渺日期:文。‘f年V月专口日剥磁辄砀鏖之籼扩如一啪扣日—‘。。。。。。。。。‘。I需解决服务发现。目前服务发现模型多以UDDI(UniversalDescription,Discovery,andIntegration)来组建,UDDI能提供对外的公共访问接口。这种模型随组成元素、技术的不同会表现为不同的模型,因此,目前存在许多不同的以UDDI为中心的服务发现模型。基于模型的服务发现匹配算法因模型不同而有所区别。匹配算法目前主要分两类:一类是基于关键字的匹配,另一类是基于语

4、义本体的匹配。后者已经被证明比前者在服务发现上具有准确查找的优势。为了实现对W曲Service快速准确的查找,本文构建了一种基于UDDI的服务发现模型,采用基于本体的服务匹配算法。该模型主要包括推理模块、服务匹配模块、需求解析、服务列表、语义转换和OWL.S(OntologyWebLanguageforServices)/UDDI转换六大模块;在匹配算法上,提出了两阶段服务匹配策略,首先基于类型的服务匹配,然后对候选服务进行基于功能语义的服务匹配。通过分层服务匹配机制以及基于本体的匹配,逐渐缩小了服务查找的范围,提高了服务匹配的准确率和精确度。最后结合具体实例对服务匹配过程进行了详细分析。论

5、文最后论述了基于上述服务发现模型及其发现算法开发校园信息查询原型系统的实现过程:构建了相应的本体,并基于二阶段匹配策略的相应算法最终实现了对资源的准确发现,从而验证了模型及其匹配算法的有效性。关键词:Web服务;本体;服务发现模型;匹配算法;OWL.SIIOneofkeyquestionsisrequirementtosolvetheservicediscoveryofWebservice.Atpresent,discoverymodelsofWebservicearesetupmailybyUDDI(UniversalDescription,Discovery,andIntegration

6、).UDDIcanprovidetheforeignpublicvisitinterface.Thiskindofmodelwilldisplaydifferentmodelalongwithdifferentcompositionelementordifferenttechnology.Therefore,thereexistsmanydifferentWebservice’SdiscoverymodelswhosecenterareUDDIatpresent.Matchingalgorithmsaremainlydividedtwokindsatpresent.Servicediscov

7、erymatchingalgorithmbasedonthemodelisdifferentwithotherbecauseofdifferentmodel.Oneismatchbasedonthekeywords,anotherkindismatchbasedonthesemanticontology.Thelatterhasbeenalreadyproventhathassuperiorityofthea

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