欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36479502
大小:2.02 MB
页数:52页
时间:2019-05-11
《基于P2P的语义Web服务发现的算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西北大学硕士学位论文基于P2P的语义Web服务发现的算法研究姓名:马文宁申请学位级别:硕士专业:计算机系统结构指导教师:史维峰20100620摘要构建基于面向服务体系架构(SOA)的应用是分布式计算的发展方向,分布式计算的主要源动力是实现资源共享。然而,面对数量庞大的服务群,如何快速准确的查找到用户所需要的服务,以及如何把这些服务动态组合起来以完成特定功能便成为制约Web服务发展的核心问题。因此,在SOA中对服务发现的研究就显得非常必要和关键。本体作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,为Web服
2、务提供了更加丰富的语义表达能力,便于用户更快更准的查找服务。本文基于迭代思想,提出了一种新的基于迭代模型的本体构建方法,该方法淡化了应用领域间知识结构的差异,使其具有较强通用性,并将之应用到一个报纸本体模型中,验证了其有效性。在如何有效的提高服务发现过程方面,建立了基于本体的语义特征向量模型对Web服务进行建模,通过计算两个向量间的语义相似度来实现Web服务的语义匹配。在对等网络架构的基础上设计了一种语义小世界模型的覆盖网络,通过将语义相似的节点划分为节点簇,并将这些节点簇通过降维组织成为一个一维的小世界网络,在此基
3、础上提出了一种基于语义小世界的搜索算法,通过模拟实验证明了本文算法在查全率、网络维护代价和搜索平均路径长度方面都优于传统的搜索算法。关键词:SOA,语义Web,本体,P2P,语义小世界AbstractBuildingservice-orientedarchitecture(SOA)basedapplicationisthedevelopmentdirectionofdistributedcomputing,anddistributedcomputingisthemainsourceforsharingr锶om℃懿.H
4、owever,facedwithahugenumberofservices,howtofindservicequicklyandaccuratelyuserneeds,andhowtocombinetheseservicesdynamicallytoaccomplishspecificfeatureswillbethecoreissues.Therefore,theresearchonservicediscoveryintheSOAisbecomingnecessaryandcritical.Asamoilingto
5、olofconceptualmodelthatcandescribetheinformationsystemonsemanticandknowledgelevels,ontologyprovidesarichersemanticskillforWebservices,facilitatessearchservicequicklyandaccuratelyUSerneeds.Thispaperpresentsanewiterativemodelbasedonontologybuildingmethod,themetho
6、ddilutesthedifferenceofknowledgestructurebetweenapplicationfields.Accordingly,it’Smorestronguniversalcharacteristicsandverifiesitsvaliditybyapplyingtoanewspapersontologymodel.AWebservicemodelingisconstructedbyusingontology-basedsemanticfeaturevectormodelinorder
7、toaddresshowtoeffectivelyimprovetheservicediscoveryprocess,andbycalculatingthesemanticsimilaritybetweentwovectorstoachievethesemanticWebservicematching.Amodelofsemanticsmallworldoverlaynetworkisdesignedonthebasisofpeer-to-peernetworkarchitecture.Thenode谢tllsimi
8、larsemanticwillbedividedintocluster,andtheclustersorganizeintoaone-dimensionalsmallworldnetworkthroughdimensionreduction.Acluster-basedsemanticsearchalgorithmisdescribedfors
此文档下载收益归作者所有