基于语义web服务的b2b集成研究.

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于语义Web服务的B2B集成研究姓名：易成成申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：蒋翠清20100401基于语义Web服务的B2B集成研究摘要传统的B2B集成技术已经不适用于异构的互联网环境，而被广泛使用的Web服务技术又由于缺乏语义信息，计算机不能真正“理解’’web上的各种资源，使得B2B集成过程中业务流程异构和人工干预过多的问题尚不能良好地解决。因此本文利用Web服务平台无关、松耦合等特性，通过建立领域本体对集成过程中的各种资源进行语义描述和标注，将Web服务注入语义信息。引入WSMO(WebServiceMo

2、dellingOntolOgY)中介器解决B2B集成过程中数据异构和流程异构问题，可以自动的匹配、发现、组合和调用Web服务，进而实现B2B电子商务采购流程的自动化。本文主要的研究内容和创新工作包括：(1)建立了基于语义Web服务的B2B集成框架。分析了B2B集成亟待解决的问题即异构业务流程集成，考虑到WSMO相比其他语义Web服务体系结构具有的最大优势即提供中介器解决异构性问题，选择WSMO作为集成模型，建立基于WSMO的B2B集成框架，并探讨了在此框架下服务描述、发现、组合、调用的整个过程。(2)语义Web服务组合算法研究。分析了目前Web服务组合

3、研究的不足即没有将语义和服务质量(QualityofService，QoS)综合考虑，提出一种基于二分图最优匹配和QoS的服务组合算法，将服务语义信息和服务质量综合考虑，利用二分图最优匹配算法度量服务语义关联度，利用多目标决策方法度量服务质量满意度。并通过实验分析证明此服务组合算法可以自动地根据服务请求实现服务的动态组合，并能通过控制各个阀值保证服务组合的质量和效率。(3)基于语义Web服务的B2B集成实现。在上述各部分研究的基础上，给出了一个基于语义Web服务B2B集成的原型系统实现，该原型系统是本文的研究结合实践的一个应用，同时也为语义Web服务在

4、B2B集成中的应用提供了一个比较好的解决方案。关键词：语义Web服务；服务组合；本体；B2B集成IVResearchonB2BIntegrationBasedonSemanticWebServicesABSTRACTTraditionalB2Bintegrationtechn0109iesarenotsuitablefortheheterogeneOUSInternetenvironment．TheWebServicetechnologyiswidelyusedcurrently，however，foritslackofsemanticinformat

5、ion，thecomputercannotreally“understand”themeaningofresourcesonWeb．SotheheterogeneousbusinessprocessandtoomuchmanualinterventionproblemsinB2Bintegrationcan’tbewellresolved．Aimingtoresolveaboveproblems，thispapercombinedWebServicetechnologywithSemanticWebtechnology．Bytakingadvantag

6、esofplatform-independent，looselycoupledandothercharacteristicsofWebService，andthroughthesemanticdescriptionandannotationonvariousresourcesinB2Bintegrationprocess，theWebservicesaresemantic．ThemediatorsinWSMOarewellusedtoresolvethedataandprocessheterogeneousinB2Bintegrationprocess

7、．Theservicematching，discovery，compositionandinvokingcanbeautomaticsoastorealizetheautomationofB2Be-commerceprocurementprocess．ThemaincontributionsandinnovationofthisPaperare1istedbelow：(1)AB2BintegrationframeworkwasmodeledbasedonsemanticWebservices．TheproblemsurgenttobesolvedinB

8、2Bintegrationaretheheterogeneousbusinessprocess