基于语义的服务行为交互适配模型研究

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万方数据分类号UDC密级单位代码大连海事大学硕士学位论文1015l基于语义的服务行为交互适配模型研究崔冬指导教师张维石职称学位授予单位大连海事大学教授申请学位级别工学硕士学科(专业)计算机科学与技术论文完成日期2014—10—11答辩日期答辩委员会主席 万方数据ResearchonSemantic-basedInteractionAdaptationModelofServiceBehaviorAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversity}IllmIllIIIIIIllIlltlIIlY2696481InpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringbyCuiDong(ComputerScienceandTechnology)ThesisSupervisor：ProfessorZhangWeishiNovember2014 万方数据大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博／硕士学位论文：：基王遁幺的丛釜堑塑銮亘适醒搓型班荭：：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：皇遂么二一星学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事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，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在年解密后适用本授权书。不保密口(请在以上方框内打“√”)⋯一：夥枷繇歹日期：列垆年／／月， 万方数据中文摘要摘要随着W曲服务研究技术的不断发展、研究领域的不断扩大，将“基于语义”的思想和技术引入到服务计算的各个环节已成为实现服务计算智能化和准确性的热点和难点。尤其在W曲服务建模从简单的接口模型到描述服务内部细节的复杂行为模型的发展过程中，如何将语义信息附加到服务行为中进行基于语义的行为交互和动态适配并建立模型，在行为操作层面引入语义标识、语义判断、语义适配的方法，不断提高Wreb服务行为的智能化，成为服务计算研究领域的一个重要方面。本文阐述了建立基于语义信息的服务行为交互适配模型的研究背景及研究意义，总结了国内外关于Web服务交互模型的形式化表示方法以及服务交互适配技术的研究基础和现状。扩展一种具有强大描述能力的高级Petn网一Cnet网，进而对基于语义信息的服务交互模型进行形式化表达，实现附加服务行为内部活动上的语义信息及服务行为规则；建立基于语义的服务行为交互过程中的失配检测模型并提出语义失配检测算法，考虑服务行为在与用户动态交互时引起的语义信息的变化，并对由语义信息的变化引起的语义失配进行检测和分类；针对不同的语义失配类型生成动态交互过程中的语义适配模型并提出语义适配模型的生成算法，使服务行为能够在满足语义信息相符的情况下完成正常交互。最后，通过使用Cnet对基于语义的Web音频下载系统进行形式化建模和分析，实现了对音频下载平台和用户请求服务的各个活动及行为规则附加相应的语义信息，并在动态执行各个功能时考虑语义约束条件的影响，针对交互过程中由于语义约束条件引起的语义失配生成相应的语义适配模型，实现了Web音频下载平台与用户在服务行为语义操作层面的交互正确性和交互最大化。本文使用Cnet网进行基于语义的服务行为交互适配模型的形式化表达，为服务行为交互模型和适配技术引入了动态语义信息的附加和约束，并在交互模型的基础上讨论由于服务交互和动态执行引起的语义失配以及相应的适配策略，为提高服务行为交互的正确性和执行性提供了理论依据。关键词：语义服务行为；动态交互；C_net；语义失配；语义适配 万方数据英文摘要ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentoftheresearchtechnologyandthecontinuousexpansionoftheresearchareawhichisrelatedtotheWebservice，theideaandtechnologybasedonsemantictechnologyisintroducedintoeachsegmentoftheservicecomputationtosolvethecriticalanddifficultproblemintheareaofrealizingtheintelligentandaccurateservicecomputation．Howtoattachsemanticinformationtothemodelofservicebehaviorwhichexpressesinteractivebehavioranddynamicadaptation，howtorealizesemanticidentification，semanticjudgmentandsemanticadaptationintheprocessofbehavioralmanipulation，howtopromotetheintelligenceofWebservicebehavior,alloftheseproblemshasbecomeanimportantfactorinthefieldofservicecomputingresearch，especiallyintheprocessofdevelopmentfromsimpleinterfacemodeltocomplexbehaviormode．Theresearchbackgroundandsignificanceoftheservicebehaviorinteractionandadaptationmodelbasedonsemanticinformationarereviewedinthispaper．ThedomesticandforeignresearchfoundationabouttheformalizedrepresentationmethodofthemodelofWebserviceinteraction．andthestatusofserviceadaptationmethodarealsosummarized．C_net，whichisanadvancedPetrinetandhasstrongcapabilityofdescription，isproposedtoextend，inordertoformalizeexpressionofserviceinteractionmodelbasedonsemanticinformationandtoexplainthesemanticinformationandtheservicebehaviorruleswhichneedtobeattachedwithintheservicebehavior．Themismatchdetectionmodelintheprocessoftheinteractionbetweenservicebehaviorsbasedonsemanticissetupandthedetectionalgorithmofsemanticmismatchisputforward．Withtheconsiderationofthechangeofsemanticinformationwhichcausedbyservicebehaviorindynamicinteractionwithdifferentusers，atthesametime，thesemanticmismatchisdetectedandclassifiedbasedonthechangeofsemanticinformation．Accordingtodifferenttypesofsemanticadaptationmodelcausedbythemismatchgeneratedintheprocessofdynamicinteractionbetweenservicebehaviors，thegenerationalgorithmofsemanticadaptationmodelisputforward，makingtheservicebehaviorcometruenormallyandthesemanticinformationisaccordant．Finally，Webaudiodownloadedsystem，whichisbasedonsemantic，ismodeledandanalyzedbyusingC—net．Asaresult，itcanattachthecorresponding 万方数据英文摘要semanticinformationtoeachactivityandbehaviorruleoftheaudiodownloadplatformandusers’requestservice，generatecorrespondingsemanticadapterbasedontheeffectwhichcausedbysemanticconstraintandsemanticmismatchandimplementthemaximizedinteractionamongtheWebdownloadaudioplatformandusersinthelevelofservicesemanticoperation．ThemainworkofthepaperisthatthedynamicinteractionandtheadaptationmodelofservicebehaviorisintroducedbasedonsemanticbyusingC_net．Atthesametime，theconstraintsbasedonthedynamicsemanticinformationareintroducedfortheserviceinteractivebehaviormodelandadaptivetechnologywhilethesemanticmismatchandcorrespondingadaptationstrategycausedbyserviceinteractiveanddynamicexecutionarealsodiscussed．Profoundtheoryisprovidedtoimprovetheaccuracyandexecutionoftheservicebehaviorinteraction．KeyWords：SemanticServiceBehavior；DynamicInteraction；C_net；SemanticMismatch；SemanticAdaptation 万方数据目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31．2．1服务行为模型与形式化表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．2服务交互适配技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．61．3主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯81．4论文组织与结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．9第二章基础理论与相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．112．1语义Web服务技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．1．1基于语义的面向服务的体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．1．2基于语义的服务计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．132．2Web服务适配技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．142．3形式化表达方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162．3．1Petri网⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．162．3．2Cnet网⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．182．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．1基于C～net的附加语义信息的形式化表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．2基于Cnet的附加语义信息的服务行为规则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．3服务行为交互的语义对偶形式化表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯333．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35第世q章基于语义的服务行为交互失配检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．374．1基于语义的服务行为失配检测相关概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．374．2服务行为交互语义兼容及语义失配分析⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯384．2．1语义兼容性检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．2．2语义失配类型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯394．2．3语义失配检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．43 万方数据目录4．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45第五章基于语义的服务行为交互动态适配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．465．1针对不同失配类型的语义适配模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．465．1．1语义反包含适配模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．465．1．2语义部分不等价适配模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．495．1．3语义完全不等价适配模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．525．2服务行为的语义适配交互算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯575．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59第六章Web音频下载系统交互适配模型的建立与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．606．1Web音频下载系统概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯606．2Web音频下载服务交互建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．626．3基于语义的Web音频下载系统行为交互分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯656．3．1行为交互中的语义失配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯656．3．2行为交互中的语义适配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯666．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯69第七章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．707．1本文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．707．2未来工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．71攻读学位期间公开发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．73致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．77 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究第一章绪论Web服务作为一种逐渐兴起的Web开发模式，一种开放的业务提供模式，为解决来源于异构平台上业务资源的分享和应用的难题提供了技术支持和解决方案。随着Web服务研究技术的不断发展、研究领域的不断扩大，与Web服务相关的服务计算研究也越来越深入，越来越细化，研究的立足点不仅局限于服务计算的静态研究技术，针对服务动态执行过程中的Web服务行为的交互适配研究也越来越深入。然而Web服务构建的异构性、交互的动态性使Web服务实现协同交互的过程变得异常复杂。在Web服务计算包括服务发现、服务匹配、服务适配等方面的研究领域中，都引入了基于语义的概念和思想，通过附加语义信息使研究中的与Web服务相关的操作和工作更加智能和精准，如何将语义的概念引入到Web服务行为交互中，使构成Web服务行为的各个内部活动均具有语义信息，并使具有语义信息的服务行为能够在满足语义相符的情况下进行正常交互，提高服务行为交互的正确性和执行性，为推动Web服务行为智能化交互提供了重要的理论基础和研究方向。本章首先详细介绍了本文对基于语义信息的Web服务行为交互适配模型的研究背景及研究意义，其次给出了基于语义的服务行为模型与形式化表达和服务交互适配技术的国内外研究现状，接着对本文的研究内容进行了简单的阐述和概括，最后给出了整篇论文的组织结构。1．1研究背景及意义近些年来，为了满足企业应用需求的不断发展，为企业在数量不断增加、规模不断扩大的软件工具海洋中灵活而高效地发现、整合、采用和执行所需要的工具提供技术支持和统一规范，Web服务技术和语义Web技术应运而生【lj。如何合理的、智能的将Web服务计算技术应用于业务流程和软件开发的各个环节，并给企业的发展带来直接的经济效益，成为了国内外计算机领域研究学者以及企业管理者关注的热点和焦点。基于语义技术的Web服务为很多商业应用领域实现分享创新、合作等理念提供了平台。在面向服务的计算与面向服务的软件架构中，Web服务的异构性、动态性、分布式和不断演化使Web服务模型从简单的类似于WSDL的接口模型，发展到类 万方数据第一章绪论似于OWL．S等越来越复杂的包含描述服务内部规则和序列的行为模型【2J。随着模型的复杂化和细化，关于模型的研究内容也从以静态的语法和语义为出发点转向更为复杂的服务内部的细节，如何描述服务内部的行为接口和行为规则成为准确建立服务整体模型的关键和重点。在服务行为交互模型的研究领域，把服务行为接口类型、数据格式或交互协议都作为了研究交互失配和交互适配的重点方向和内容，行为适配技术在行为交互模型的基础上也得到了更多的关注。但是行为适配技术的不断发展，包括消息类型、消息个数、消息序列的考虑都没有实现对构成服务行为的每一个内部活动附加语义信息【3】。基于语义信息的服务行为模型的建立和模型交互并没有得到足够的重视，己经找到的就行为接口和行为协议层面与用户需求匹配的服务在真正与用户执行交互时，很可能因为需要附加的语义信息与用户动态提出的语义信息不符，而无法完成正常的交互。因此，将语义信息附IDI!III务行为中建立模型，在行为操作层面引入语义标识和语义判断的概念，并对语义失配情况进行分类，自动生成相对应的语义适配模型，使具有语义信息的服务行为能够在满足语义信息相符的前提情况下进行正常交互，提高服务行为交互的正确性和执行性，使行为的语义信息作为操作层面的描述，在服务动态交互的过程中发挥重要的作用。将语义信息附加到服务行为交互模型上具有十分重要的意义，将语义的概念引入!lUll务行为交互中，为实现服务行为在动态交互的环境下根据用户提出的语义要求进行正确协同执行提供了重要的保障。本文的研究内容，将以服务为基本功能单元的接口语义研究和以服务行为活动为基本功能单元的行为适配研究进行了解决思路上的融合。将整个服务的接口语义研究的思路细化到了服务行为活动的接口语义研究，如果说基于接口语义的Web服务的研究使我们能更智能、更精准的处理以服务为基本功能单元的服务发现、服务组合、服务匹配、服务适配，那么基于语义的服务行为交互的研究目的就是在前者的基础上，使以服务行为活动为基本功能单元的行为适配和动态执行更加准确和智能。为服务行为附加语义信息，并对附加语义信息后的服务行为进行形式化建模，不仅在服务交互适配阶段为保证动态执行提供了保证，在Wreb服务计算的其他研究领域也具有重要的应用意义。具体来说，基于语义的服务行为模型的建立也可以应用I!III务发现中，服务发现是指用户根据实际需求在发布于服务注册中心的 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究众多服务中寻找满足要求的服务集合【4】，用户的需求通过功能和非功能约束进行描述，服务发现是实现服务重用的基础和关键。将语义信息附加到服务行为中，就可以在服务发现的过程中也考虑到这部分语义信息的约束。同时，如何在无法完全满足用户语义要求和语义约束的情况下，为用户提供一个可执行的Web服务是提高服务发现效果的关键研究。此时，找到最接近用户需求的服务，并为附加在这个服务行为上的语义信息进行语义适配，使其成为用户的可用服务。目前的服务行为描述模型还不能实现将服务行为活动执行的先决条件使用语义信息进行表达。将语义信息附加到服务行为上，作为服务发现判断的语义约束条件，并根据目标服务的要求以这部分语义信息为依据进行语义适配找到可以与用户进行有效交互的服务提高了服务发现的准确率和效率。综上所述，为服务行为附加语义信息并进行形式化建模、做进一步分析，为一般化的服务行为在与特定的客户端服务行为进行集成的过程中可能出现的语义层次上的失配提供了条件。通过对不同的语义失配状态进行语义适配处理，协调服务行为之间的交互，以确保它们正常和正确地协作并完成目标任务，是整体服务确实满足客户需求的重要保障。因此，探索和研究基于语义的服务行为交互适配模型具有重要的意义。1．2国内外研究现状上一节概述了基于语义的服务行为交互模型及其适配技术在服务计算研究领域的重要地位及其在实际应用中的重要意义，将语义的思想和概念引入到Web服务行为交互中，正逐渐成为相关领域的的研究热点和焦点。针对本文基于语义的服务行为交互模型进行形式化建模，建立服务行为交互过程中语义失配检测模型和动态交互的语义适配模型等研究内容，通过阅读和查阅大量的国内外研究材料和参考文献，获得了针对本文研究内容国内外已有的研究现状和研究成果，本节将对其进行总结和综述，作为本文进一步开展工作的研究基础。1．2．1服务行为模型与形式化表达随着Web服务技术的不断发展和深入研究，对于Web服务模型的建立从简单的类似于WSDL的接口模型，发展到越来越细化、越来越复杂的能够描述服务内部功能细节的类似于BPEL、OWL—S等行为模型。随着这些新模型的出现，不仅 万方数据第一章绪论能针对服务外部接口的语义信息和语法信息进行描述和建模，并能够针对服务内部的控制流、状态变迁、数据流等动态行为属性进行形式化建模。包含服务内部功能描述和逻辑流程的行为模型是目前研究的重点，对Web服务行为进行建模成为Web服务计算研究领域的热点问题【5】。将Web服务行为模型进行形式化表达为解决服务行为在交互过程中可能出现的失配并进行相应的适配提供了模型和理论基础。通过阅读和查阅国内外在Web服务行为模型与形式化表达方面的参考文献和研究材料，可以总结归纳出，目前常用的几种形式化表达方法是自动机、进程代数、丌演算、Petri网，接下来对使用这些形式化方法进行Wreb服务行为建模的研究现状进行详细介绍。1．基于自动机的服务行为模型的形式化表达在文献【6、7】中，均使用自动机对服务行为协议进行形式化表达。文献[6]中所描述的方法中将服务请求者和服务提供者之间交互过程的一个阶段映射为自动机的状态。在文献【7】中将调用和返回的一个二元组映射到服务为自动机的一个迁移动作，使用自动机对服务进行形式化建模，可以实现对服务交互的一致性检测以及对组合行为的兼容性检测。2．基于进程代数的服务行为模型的形式化表达进程代数(ProcessAlgebra，PA)是在二十世纪七十年代末和八十年代初由RobinMilner提出的CCS(CalculusofCommunicatingSystems)署lCharlesAntonyRichardHoare提出的CSP(CommunicatingSequentialProcess)的基础上发展起来的。进程代数在服务计算的研究中发挥了很大的作用，尤其是作为其演化分支的TT演算瞵J更具有广泛的应用。SudhirAgarwal和RudiStuder[91提出通过结合使用描述逻辑和TT演算来对服务行为进行形式化表达。在这种方法中，通过使用丌演算中的通道来映射一些简单的基础操作，相关的约束条件被映射为传输的数据，这种方法的不足是能够表达的结构流程相对有限，只局限于顺序和选择。FrankPuhlmann和MathiasWesketloJ提出通过1T演算对以BPMN为原型的Web服务进行形式化表达，在这种方法中充分利用了通道传递具有动态性的特征和优势，能够实现对复合服务、控制机构的映射表达。GeroDecker⋯J提出了丰富服务行为交互模型的方法，将交互模式的类型从双 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究方拓展为多方，从单值拓展为多值。AntonioBrogitl21提出通过TT演算对以WSCI为原型的Wreb服务进行形式化表达，并实现了对WSCI中所包含的所有控制结构进行相应的建模，同时在这种方法中引入了触发器的思想。史玉亮等人【131提出通过轻量级的丌演算对以WS．BPEL2．0为原型的w|eb服务进行形式化表达，在这种方法中引入了错误补偿处理的思想，同时这种方法能够对WS．BPEL2．0中所有的活动和控制结构进行建模。廖军等人【141提出通过丌演算对Web服务及其组合进行形式化表达，明确指出TT演算与WSDL具有对应规则，并对以WSDL为原型的服务行为交互进行形式化建模。邓水光等人【15】提出通过丌演算对以WSDL为原型的w曲服务进行形式化表达，并对WSDL中的基本服务操作进行相应的建模，实现了对服务交互过程中可能出现的控制机构的表达。3。基于Petri网的服务行为模型的形式化表达Petri网的概念是1962年联邦德国的CarlAdamPetri在他的博士论文《用自动机通信》中首次提出的，使用网结构模拟通信系统，这种模型后来以Petri网为名流传，经过五十多年的发展，Petfi网在理论和应用方面都有了长足的进步。应用方面已经涉及计算机科学的各个领域，例如线路设计、网络协议、软件工程、人；帛，能、形式语义、操作系统、并行编译、数据管理等【16】。目前采用Petri网对Web服务行为模型就进行形式化表达的研究成果主要有：(1)A．martens在文献[17100首先采用Petri网将以原子服务为基本功能单位组成的业务流程进行形式化描述，形成工作流网，利用支持Petri网的相关工具验证服务行为的兼容性。(2)C．Stahl在文献【18]中把每个BPEL活动(包括基本和结构化活动以及scope的例外补偿事件处理)都映射到高级Petri网上，提供了完整的语义，比如对消息、数据、相关集等的建模。(3)S．Hinz，KSchmidt和C．Stahl在文献[19忡描述了工具BPEL2PN，用于从BPEL到Petri网的转换。该工具抽象了数据，用简单的token表示，也去掉了转换后的变迁哨和变量等高级Petri网的特性，最后输出的是朴素Petri网(库所／ 万方数据第一章绪论变迁系统，P／T系统)。(4)Ouyang等在文献[201中也提供了完整的从BPEL的控制流到朴素Petri网的映射，包括结构化活动、链接、scope、例外补偿事件处理和死路链接删除等。综上所述的几种常用的形式化表示方法各有优缺点，但是都没有实现对基于语义的行为交互模型的形式化建模，基于语义的服务行为交互模型的研究目前还处在初级阶段，并没有系统和完整的介绍与研究。所以寻找一种新的形式化表示方法就显得尤为重要，Cnet是由袁崇义提出的一种描述能力非常强的高级Petri网【211，目前Cnet还没有在W曲服务计算领域发挥其强大的描述功能进行应用，本文就是使用Cnet网对服务行为交互适配模型进行形式化表达。1．2．2服务交互适配技术将语义的概念引入到服务计算的各个环节得到越来越多的国内外学者的关注和研究，在研究基于语义的服务行为交互模型时，服务行为适配技术是保证交互顺利进行的保证，目前关于行为适配技术的研究也比较深入。目前，国内外学者关于基于语义的Web服务适配技术的研究主要可分为三个层次：行为协议层、服务质量层、消息接口层【221。关于消息接口层主要是针对接口信息的不一致情况进行适配，BoualemBenatallah[231将消息接口层引发的适配类型做了进一步的区分，并根据失配类型，提出了相对应的适配器模板。H．R．MNezhadl24】在处理消息接El层引起的失配时提出了一种自动检测的方法，提出一种对接口进行语义标注的适配框架，在检测到接口语义失配时抛出异常和忽略冗余的思想来进行模糊适配。关于行为协议层主要是针对动态交互过程中消息交互顺序引起的行为失配。Yellint251首先提出了服务协议交互兼容的想法，任务只要不存在未明确提出需要的消息或是死锁，服务行为协议就是兼容的，在解决服务适配问题时提出了裁减服务协议冗余部分的处理思想，目前解决服务行为协议层的适配主要集中在三种思路和方法上【26】：(1)对服务进行形式化描述，对服务行为协议进行形式化建模，然后根据建模工具的性质进行分析和推导。(2)对适配器建立统一的描述规范，详细规范描述适配器的接口、功Ht-匕E,和行为。6 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究(3)生成适配器的方法，检测分析失配点，生成相应的适配算法和规则。AntonionBrogi[271等人提出将构件分割成角色，并使用丌演算来描述由一系列接口和行为组成的角色的方法。Mouakher[27】使用B语言对服务行为协议进行形式化建模，扩展和丰富了适配器的描述内容。CCanal提出同时使用自动机和进程代数对服务行为协议进行形式化建模，并引入同步矢量的概念解决接口之间的映射关系。RaduMateescu对适配器的生成做了优化调整，解决了由死锁带来的难题。H．R．MNezhad在对服务行为进行形式化建模时采用了自动机，在处理死锁问题时不是简单的裁减和抛弃，而是生成失配树进行进一步的分析，这在适配领域的研究是一个突破思路。AntonioBrogi[271提出了使用YAML对基于BPEL描述的服务进行形式化建模，通过规约分析生成相应的执行树，最后再通过判断是否产生死锁来验证是否适配成功。关于服务质量层，关注点是安全、性能等非功能属性的适配【281。MFuchs提出针对拥有不同权限的用户进行隔离使用功能权限的思想和方法，MFuchs提出引入规则层，并在规则层定义处理策略和处理方法。AntonioBrogi[27】提出利用上下文环境的动态信息进行接口的映射处理。针对基于语义的服务行为交互适配模型的研究所涉及的关键性问题，基于语义的服务行为模型及形式化表达与服务行为交互适配技术的研究这两大问题对现有的研究方法、思想和成果进行了总结和汇总，并指出了当前研究中需要继续深入和细化的方面，主要体现在以下三个方面。1．在面向服务的软件架构中，语义互操作是一个重要的体系结构特性，因为它使服务的请求者和提供者进行有意义的信息交换。因此，将基于语义的概念应用在包括服务发布、服务发现、服务适配等服务计算的各个研究领域成为了一种推进Web服务智能化和准确率的趋势。但是执行服务行为交互时将客户提出的动态语义信息附加到服务行为上，在交互的过程中考虑语义信息的约束，却在目前的Web服务研究中没有一个深入和系统的理论成果。2．在Web服务建模从简单的接口模型到描述服务内部细节的复杂行为模型的 万方数据第一章绪论发展过程中，对使用形式化表达方式对基于语义的服务行为交互结构进行建模的研究还不够深入，而基于XML表达的服务模型不能作为分析、研究服务描述实例的直接模型，众多的研究学者在基于XML的Web服务描述模型的基础上对服务模型及服务交互模型进行形式化的表达。其中，自动机、描述逻辑、进程代数、Petri网都是常用的形式化表达方法，但是由于描述能力的限制，这些方法均没有很好地实现对附加语义信息的服务交互模型的研究。3．在服务交互适配的研究领域，关于服务交互适配技术的研究成果已经很多，但是这些研究成果主要是从语法、语义和行为三个不同层次来解决服务适配问题。而针对服务行为的适配，针对的重点内容则是粗粒度消息失配、细粒度消息失配、消息异步失配、消息同步失配、消息序列失配等由于消息个数、消息参数类型以及操作序列等不一致引起的失配，并没有将语义信息考虑到服务行为适配中，这将使服务行为在执行交互时很可能因为动态提出的语义信息不符而无法完成交互。对以上内容的总结可以看出，现有的服务适配技术已经考虑到了对服务外部接口附加的语义信息进行适配，对服务行为进行形式化建模而后进行分析和推导，但是这些适配模型的研究都是基于静态的行为协议层、服务质量层、消息接口层等层面的考虑。在服务行为动态交互时，将语义信息附加到服务行为内部并进行形式化建模的研究还处在初级阶段，从服务行为的操作层面考虑语义信息，对由语义信息引起的语义失配进行适配调整，是本文在服务失配与适配研究方面的立足点和重点。1．3主要研究内容将语义的概念引入到Web服务行为交互适配中，使Web服务行为具有语义信息，并使具有语义信息的服务行为能够在满足语义相符的情况下进行正常交互，是提高服务行为交互最大化的关键研究范围。本文在目前的服务行为交互适配的研究中缺少对语义信息的表达这一问题和挑战面前，围绕如何附加语义信息、如何形式化表示、如何在形式化表示的基础上进行动态交互适配等方面展开研究。论文主要研究内容如下：1．研究基于语义的服务行为模型及形式化表达对比服务行为交互模型的各种形式化表示方法，详细研究Petri网及一种具有 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究强大描述能力的高级Petri网一Cnet网的功能和应用，提出使用Cnet网对基于语义信息的服务交互模型进行形式化表达，表示附加在服务行为上的语义信息及附加语义信息后的服务行为规则。本文将服务的接口语义研究的思路细化到了服务行为活动的接口语义研究，将语义信息附加到服务行为中建立模型，在行为操作层面引入语义标识和语义判断的概念和思想。2．研究基于语义的服务行为交互过程中的语义失配检测模型及其生成算法研究附加在基于Cnet形式化表达的服务行为模型上的语义信息在服务动态执行和服务行为动态交互过程中可能引起的语义失配。确定如何准确检测语义失配点，并对检测到的语义失配点进行类别识别，为语义适配提供适配基础和适配依据，同时给出了检测语义失配点及判断语义失配类型的算法。3．研究基于语义的服务行为交互过程中的的动态语义适配模型及其生成算法建立一个基于语义的Web服务行为交互模型，并在这个模型的基础上讨论语义失配和语义适配是行为适配研究领域的～个创新思路和方向。本文针对不同的语义失配类型，提出了相应的语义适配策略和方法，通过生成语义适配模型来协同请求服务与提供服务在动态交互的过程中由语义信息不符引起的交互终止，并给出了语义适配模型的生成算法。4．分析一个基于语义的Web音频下载系统的动态交互适配模型通过使用Cnet对基于语义的Web音频下载系统进行形式化建模，实现了对音频下载平台和用户请求服务的各个活动及行为规则附加相应的语义信息，并在动态执行各个功能时考虑语义约束条件的影响，实现了Web音频下载平台与用户在服务行为的语义操作层面的交互正确性和交互最大化。1．4论文组织与结构第一章为绪论。介绍基于语义信息的Web服务交互适配模型的研究背景及研究意义，总结了国内外基于语义的服务行为模型和服务适配技术的研究基础和现状，并阐述了在这一研究理论和应用背景下的研究内容以及本文针对这一研究内容的篇章结构。第二章概述基础理论与相关技术。介绍语义Web服务技术和Web服务适配技术的相关基础理论知识，说明了Petri网的特征和分析技术以及形式化说明和定义， 万方数据第一章绪论并对本文的研究基础和建模工具，即具有强大描述能力的高级Petfi网一Cnet网给出了相关概念和应用基础。第三章研究基于语义的服务行为模型的形式化表达。使用Cnet表示服务行为上附加的语义信息及附加语义信息后的服务行为规则，给出了基于语义信息的服务模型的规范形式，并通过具体的举例演示Cnet与基于语义信息的Web服务行为的相互表示。第四章研究基于语义的服务行为交互的失配检测模型。通过对第三章中建立的基于语义的Web服务行为模型的分析，给出了在动态交互过程中检测语义失配点及区分语义失配类型的方法，将语义失配分为语义反包含、语义部分不等价、语义完全不等价三种失配类型，并通过Cnet给出了三种失配类型的形式化表达模型及相应的检测算法。第五章给出基于语义的服务行为交互的动态适配模型。对服务行为动态交互过程中可能产生的三种不同的语义失配类型提出相对应的语义适配策略并生成相应的语义适配模型，使基于语义信息的服务行为交互模型在语义适配技术的协同下顺利执行，通过Cnet给出了生成语义适配模型的形式化表达及相应的实现算法。第六章为案例研究。对一个基于语义的W|eb音频下载系统交互适配模型进行案例分析，使用Cnet为基于语义信息的Web音频下载系统进行形式化建模，通过对该模型附加语义信息准确的表述了该下载平台的服务范围和服务能力，在与用户动态执行交互时，为能够满足请求的用户提供服务，为不在服务范围内的用户请求通过语义适配尽最大程度满足用户的需求，实现基于语义的交互最大化。第七章为总结和展望。总结本文的研究成果，指出未来研究工作的方向和重点。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究第二章基础理论与相关技术2．1语义Web服务技术在Web服务研究中，Web服务技术已经在电子商务、科技、电信应用，以及其他不同的研究领域中发挥越来越重要的作用。通过结合使用Web服务描述语言(WrebServicesDescriptionLanguage，简称WSDL)【30】，简单对象访问协议(SimpleObjectAccessProtocol，简称SOAP)，通用描述、发现与集成服务(UniversalDescriptionDiscoveryandIntegration，简称UDDI)，软件组件可以进行发布或者访问，并且可以通过标准化的接口和协议进行通信，这增加了公司使用软件的灵活性，但Web服务使用过程仍然不能实现自动化处理p1‘。为了进一步解决自动化、智能化处理的问题，对语义Web服务的研究成为了服务计算领域关注的热点。使面向服务使用过程的各个环节都实现自动化是语义Web服务的研究目标，包括服务发现、服务组合、服务匹配、服务适配和服务监控等方面的自动化。网络服务的本体语言(OntologyWebLanguageforServices，简称OWL．S)和Web服务建模本体(WebServiceModelingOntology，简称WSMO)为这个领域的研究做出了巨大的贡献。语义Web的目标是为了解决在不同应用、不同系统、不同集成环境之间的互操作性问题，这种互操作是通过语义来保证的1321O相比传统的Web服务描述，Web服务自动化需要定义更加丰富的信息，并对所有信息进行形式化表达，促进模型的自动化过程【331。目前，为了实现服务自动发现、自动匹配、自动组合而扩展服务的接口语义信息并进行形式化表达的研究已经相对比较成熟，但是针对服务行为的操作层面进行语义信息的描述和建模，实现服务行为的动态适应还没有得到足够的重视。2．1．1基于语义的面向服务的体系结构SOA(Service．OriemedArchitecture，面向服务体系结构)，SOC(Service．OrientedArchitecture，面向服务的计算技术)【34l【351在W曲服务技术不断发展的的背景下出现，两者的出现为实现企业按照不断变化的需求进行相应重组和集成，提供了具有应用意义的分布式计算技术及软件架构思想。SOC的研究范围涵盖了服务描述模型 万方数据第二章基础理论与相关技术和语言、服务发现体系架构与元数据管理、服务匹配与发现方法、服务发现结果的排序、选择和适配等一系列关键问题【36】，服务计算的技术体系如下图所示。，，搿”一?j蘩II⋯i囊；曦i1_______饔攀1111篱雾萎》j。灞．』，一，’。服务系统工程P叠攀；i_||；lil面向服务的体系结构i企业服务总线||i{}，一t鋈爹i；i9妒一i／⋯．，_．，，i，，餐。溪鬻蓊葚i夔i蘩；j攀攀．鬻鬈服务发现、服务匹配黪i鬻鬻i霉i服务监控、服务适配i囊服务验证、服务选择l豢鋈≯≯+|；；I筻，一，’服务模型、服务开发霞黧鬻粼㈥服务部署、服务测试爨鬻黧黧※镕l黧图2．1服务计算技术体系Fig．2．1Thearchitectureofservicescomputingtechnology服务计算彻底改变了软件应用系统设计的方式，包含了一整套连贯的的技术集合【37】，SOC是通过采用服务组合技术构建分布式商业流程和软件系统的计算技术，而服务作为SOC中的基本操作单位和抽象概念，具有可重用、自描述、平台无关等特征。服务可代表一个功能单元或者一段完整的功能序列，还可以根据实际需求组装成功能更强大、内容更丰富的组合服务【381。SOA为实现SOC提供了一个基础的逻辑架构，它是一种集成不同服务的构建模型，它通过定义良好的接口和契约将SOA中的服务可以使用标准规范的方式进行互操作，通过给不同的服务定义统一的接口和模型来实现服务之间的交互，它通过服务接口和服务模型提供了一个支持复用性的基本构架，其体系结构图如下图所示136J。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究j参j篱，图2．2Web服务体系结构Fig．2．2ThearchitectureofWebservicesSOA中的一个重要体系结构特性是语义互操作性，因为它使服务的请求者和提供者之间的信息交换具有意义【39】。语义互操作代表人类和计算机都可以明确理解的数据的含义，以及通过定义统一的规范来处理这些可被理解的数据。在SOA中，正是语义互操作，确保了服务的请求者和提供者之间的数据交换在具有灵活性的同时保持一致性。如果没有引入语义的概念，数据只是一串串不被理解的二进制字节，没有语义互操作，服务请求者和提供者之间很可能因为语义不明确而引起对数据的误解和破坏【401。2．1．2基于语义的服务计算方法本文研究的重点是如何将语义的概念引入到Web对服务行为的操作层面，而附加语义在Web服务计算的各个应用领域都是研究的热点和关键，所以学习和总结国内外对基于语义的服务计算方法的研究对本文的研究内容具有很重要的指导作用，也为本文的研究提供了基于语义的解决思想和工作思路。目前，基于语义的Web服务研究框架如图2．3所示。比较有代表性的基于语义的服务发现和服务匹配的研究如下：DieterFensel[4l】提出了基于语义信息的Web服务发现过程的三个阶段：将具体的需求抽象成统一的目标描述；基于语义信息进行查找和匹配；精炼实际可用的服务。在这三个过程中，可以体会到服务匹配的目标(消息接口匹配、行为协议遁 万方数据第二章基础理论与相关技术匹配、服务质量匹配)决定了语义Web服务应采用的表述模型。基于语义的webJ]畏务研究框架语义web服务发现与匹配语义web服务适配匹语服等兼替发失适配义务价容换现配标程相质排选性效撬分检判生检似分写类测定成测准度量序取益度析功能语义层适配单个复合服务的行为语义匹配服务质量层适配多个原子服务的接口组合匹配消息接口层适配单个原子服务的接口语义匹配畲必阿团太用户请求描述Web服务元数据管理语义web服务式I集中式／分布式／混合式及服务需求描化体服务接口描述述模型与语言理语服务流程描述碜服务描述实例存储义论服务访问描述}服务描述实例预处理图2．3基于语义的Web服务研究框架Fig．2．3Researchframeworkofsemantic—basedWebservices在研究基于接口语义匹配的服务发现中，MassimoPaolucci[421提出基于OWL．S的语义服务匹配方法，此外，描述逻辑也通过形式化表示的方法为服务接口附加语义信息。AntonioBrogi等人提出了通过组合服务来满足用户提出的需求的创新思路。从上述总结可以看出，目前基于语义的服务计算方法的研究更多的是关注服务的外部接口，在外部接口附加语义信息，并在此基础上讨论语义发现、语义匹配、语义组合、语义适配等问题，对这些内容的学习和总结为本文将语义信息细化到服务行为的活动接口上提供了很多解决思路和方法。针对服务行为的活动接口附加语义的研究还处在初级阶段，我们要研究的重点就是如何将语义信息附加到服务行为的活动接口，并进行形式化建模，在此基础上进行进一步的讨论和研究。2．2Web服务适配技术Web服务的标准化，对于交互的低层次集成产生了很大的作用，由于服务说明的异构、开发环境的不同使在服务接口和业务协议之间的交互仍然是一个挑战。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究服务接口声明了服务的所有操作，业务协议定义了操作调取顺序上的限制【4引。在如今的Web中，通过不同接口和协议提供的服务就功能而言具有相似性，在进行服务适配技术的研究之前，默认的解决方式是，转换使用另一个相似的服务，为新的服务开发客户端。这种方式既耗时又造成很大的开销，它需要重新设计、重新实现、重新测试、编写新客户端的代码，并且要求不许重用已经实现的部分【4制。在服务方面，服务的一个小的变化可能会对潜在的数千个客户端产生很大的影响，所以，一个公司有时要对同一个服务操作设立几个版本。解决这个巨大挑战和难题的方式是开发适配器，服务适配是指产生一个适配器(实质也是一个服务)调整两个服务之间的不同接口和协议的顺序，实现互操作的顺利执行。图2．4给出一个使用适配器进行替换服务功能例子的示意图[4sJ。——一交互协议P——～—1◆图2．4服务适配器Fig．2．4Theserviceadapter适配器在不同的领域都得到了很大的关注，包括软件组件的整合、过程整合和Web服务领域，它也使商业产品在异构应用中实现了互操作性。近些年，关于服务适配技术的研究成果很多，从语法、语义和行为三个不同层次来解决服务适配问题是这些研究成果的集中体现。而针对服务行为的适配，针对的重点内容则是粗粒度消息失配、细粒度消息失配、消息异步失配、消息同步失配、消息序列失配等由于消息个数、消息参数类型以及操作序列等不一致引起的失配【461。关于行为适配技术的研究并没有考虑到根据客户的需求在动态执行交互时附加语义信息，并根据这些语义信息考虑失配类型和进行语义适配。所以建立一个导 万方数据第二章基础理论与相关技术基于语义的Web服务行为交互模型，并在这个模型的基础上讨论语义失配和语义适配是行为适配研究领域的一个创新方向。2．3形式化表达方法本文将使用C—net网对服务行为交互适配模型进行形式化表达，而C—net是由袁崇义提出的一种描述能力非常强的高级Petri网【471，所以本节将详细介绍Petri网和C—net网的相关定义和技术。2．3．1Petri网Petri网作为一种数学工具，不仅具有严格的数学定义，又可形象直观的描述出状态过程与动态行为，其最大的优势在于它的异步性与并发性等特征，并支持可扩展性，这些因素促使其非常适合作为分布式系统以及自顶向下的分层结构的建模与分析工具。Petri网的特征和分析技术，以及相关的形式化说明和定义如下所述。1．Petri网的重要特征【481。(1)Pelri网的二元特征：Petri网中有两类不同元素，即P元素(状态元素，库所)和T元素(变迁元素，变迁)。P元素可以表示一些被动元素，如发生条件、地点、资源、等待队列和信道等。T元素可以表示主动元素，如事件、变迁、动作、语句的执行和消息的发送接收等。(2)Petri网的局部确定性：Petri网没有控制流，没有全局时间，不依赖于全局状态。(3)Petri网的并发特性：在基本网系统中，外延不相交的变迁可以完全独立的发生。(4)Petri网的图形表示特征：P元素表示为圆形的符号。T元素表示为线形的符号。此外，Petri网还可以通过使用托肯的流动来模拟实际系统的动态行为。2．分析Petri网的丰富技术【49】。(1)状态分析技术：状态分析技术是把一个网系统的运行记录展开成一个有限的有向图，如可达图等。(2)结构分析技术：结构分析技术是针对复杂Petri网的状态而提出的，其中化简和分解是其主要思想。16 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究(3)代数分析技术：代数分析技术主要以关联矩阵的形式对一个网系统的结构给予刻画，然后建立状态可达的线性关系，包括的技术有关联矩阵和状态方程竺寸o3．Petri网形式化说明和定义定义2．1(有向网)【50】：三元组Ⅳ=(S，丁；F)是一个有向网，当且仅当(1)Su丁≠g：(2)SnT=o：(3)F∈(Sx乃u(TxS)；(4)dom(F)ucod(F)=SuT。S表示库所元素；T表示变迁元素；F为N的弧元素，表示库所与变迁之间的流关系；“×”表示笛卡尔积；dora(F)={)(I匆：代y)∈F)；cod(F)={YI3x：(x，y)∈F)。条件(1)(2)要求S和T均为集合，且S与T无公共元，S和T至少一个不为空集；条件(3)规定F是有向偶的集合，且若(x，y)∈F，则X和Y必须分别属于S和T，不能同属于S或T库所(的状态)由变迁改变，变迁由库所描述(定性)，两者互为依存：条件(4)中dom(F)是有向弧，即(x，y)∈F的起点之集合，cod(F)是有向弧终点之集合。这条性质要求所有Su丁中的元素必须至少是一条有向弧的起点或终点．也就是说，不允许有孤立的，与其他元素无连接的库所或变迁。孤立的库所观察不到其状态的改变，孤立的变迁观察不到其引起的变化，这些都与可观察性不符合。定义2．2(网系统)：六元组∑=(P，丁；F，K，W，Mo)构成Petri网系统的条件是：(1)(尸，丁；F)构成有向网，称为∑的基网；(2)K：P--->Ⅳ+u{oo)是库所容量函数(N+表示正整数)；(3)Mo：P---->N为初始标识，满足Vp∈尸．Mo(p)≤K(p)；(4)W：F--->N称为权函数(N表示自然数)。标识Mo表示系统初始时资源的分布，库所的容量是有限的，用K表示，按定义允许有些库所的容量是无穷，这只是表明这些库所的容量不会对系统的行为构 万方数据第二章基础理论与相关技术成限制，权函数W规定每个变迁发生一次引起有关资源数量上的变化。网系统根据容量函数K和权函数W可分为三种情况：(1)K=I，W=I：基本网系统或者EN系统；(2)K=-oo，W=I：Petri网的网系统或P／T网；(3)K和W为任意函数：库所／变迁系统或P／T系统。定义2．3(变迁外延)：设x∈X为有向网N的任意元素，(1)．X={yl(y，x)∈毋称为x的前集(pre—set)或输入集；(2)工={y}似y)∈毋称为X的后集(post-set)或输出集；(3)工=．xux．称为x的外延。定义2．4(变迁发生条件)：变迁t在标识M下有发生权的条件是：Vp∈J：M(p)≥W(p，f)^Vp∈f．：M(p)+形O，p)≤K(p)，变迁t在标识M先有发生权，记做M【t>，也说M授权t发生或t在M授权下发生。定义2．5(变迁发生后果)：若M【t>，则t在M下可以发生，将标志M改变成M的后继M7，M’的定义是对Vp∈P：f，M(p)一W(p，t)若P∈⋯tt叭加∽!揣‰孵若p6咿t--⋯-t．LM(p)若P仨·tM’为M的后继，记为M[t>M’。2．3。2Cnet网袁崇义在对Petri网的多年研究中，在Petri网的基础上提出了Cnet的概念【47】，字母C表示computing，或者computing和communication，袁崇义提出计算机里发生的无非是computing(计算)和communication(通信)，Petri网的信息流网描述的正是这种通信，Cnet是在Petri网的基础上为了拉近Petri网与程序语言举例而提出来的。Cnet将库所与变量分开描述，引入丰富的数据结构和数据操作【47】。引入变量，是Cnet和传统Petri网的显著区别，库所和托肯在Cnet中只起控制和同步的作用。Cnet的变迁也有状态，P／T系统的状态元素是库所，简称S元，计算单元的状态是变量，简称V元，S元和V元是两种不同的状态元素，共同构成Cnet 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究变迁(计算单元)的外延。S元与变迁由流关系相连，V元和变迁由读与写相连。流关系和读／写关系是两种不同的关系，读／写关系不会引起变量值在流关系意义下的流动。1．Cnet网的构成C—net的变迁Eh---个部分组成：状态(status)、哨(guard)和体(body)。(1)在本文中将不使用变迁的状态部分，设定其默认值为false；(2)gurad(t)为布尔表达式，哨可以为空，表示默认guard(t)---true；(3)body(t)由一组赋值语句构成，体也可以为空，表示空赋值语句。变迁t在满足P／T-系统变迁规则并且guard(t)--true的情况下才有发生权，执行body内的赋值语句。2．Cnet网的形式化说明和定义定义2．6(C—net)：六元组CN=(P，V，T；F，R，W)，称为C—net的条件是：(1)Pr、y=⑦APnT=⑦Ayn丁=g：(2)PuVuT≠o：(3)F∈P×TuTxP；(4)R，WrSVxT：(5)dom(F)ucod(F)=PuT：(6)dom(RuWrl=VAcod(RuWr)cT。P，V，T分别是CN的库所集，变量集和变迁集，F，R，Wr依次为CN的流关系、读关系和写关系。(P，T；F)的图形遵循Petri网的图形传统，与变迁t相关的库所是库所外延或P外延，与t相关的变量构成其变量外延或V外延，库所用圆圈表示，变量以双圆圈表示。库所通过入弧和出弧与变迁相连，变量则以读弧和写弧与变迁相连，写弧和读弧以小圆圈为箭头。一个Cnet的变迁如图2．5所示。19 万方数据第二章基础理论与相关技术ZW图2．5C—net变迁外延Fig．2．5Thetransistion’extersionofC—netx，Y，z∈y；()(，t)∈R；(乙t)∈腑；@，t)∈WrnR；沁V，w)∈尸；(u，t)u(V，t)u(w，t)∈F针对定义2．6，举一个Cnet变迁实例，如下图所示。pL图2．6C—net变迁实例Fig．2．6ThetransistionofC—net在本例中，X和Y是变迁t的变量外延，t与X相连的为读弧，t与Y相连的为写弧，t通过判断变迁的哨部分，即guard(t)=x>10是否为真，来决定body(t)：吊+1是否有发生权。定义2．7(C—net系统)：∑=(P，V，T；F，R，Wr，K，W，坞)称为C—net系统，如果：(1)CN=(P，V，T；F，R，Wr)为C_net；(2)K：PjN+u{∞)是CN上的库所容量函数；(3)W：FjN称为CN的权函数；(4)M。：P专N为CN的流标识，如果Vp∈P：M，(P)≤K(p)。20 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究M。：VTypeCN的值标识，Vv∈V：M。≤tp(v)，这里≯(x)表示变量x的类型，不会混淆时也表示为x的值域。聊e=U删tp(x)，M=Mp+M，，为CN的标识，蜗为CN的初始标识。定义2．8(C—net变迁发生条件)：变迁t在标识M下有发生权，记为M[t>，条件是：蜱It>mMp[t>Mp[t>为P／T_系统定义的发生权，当且仅当M，[t措M，(guard(t))=true，Mp(guard(t))，表示在M，下计算布尔表达式删(t)的值。定义2．9(C～net变迁发生结果)：MIt>的后继M’，M’=嘭+磁，嘭为M，It>的后继，膨的定义是对vxeV：M：c妁=IuMMpv(X，)b。dy。。)。妁霎：三∑暑叫，，body(t))(x)表示在M。执行body(t)后X的值，w(t)={xl(x，t)∈Wr}为变迁t的写集。2．4本章小结本章主要介绍了基于语义的面向服务的体系结构、基于语义的服务计算方法研究和Web服务适配技术的的一些基础理论知识，并说明了Petri网的特征和分析技术以及形式化说明和定义，并对本文的研究基础和建模工具一Cnet网给出了形式化说明和相关定义，为后文的研究奠定了理论基础，提供了技术支持。 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达无论是一个服务还是一个业务流程，只有确保其可靠性，企业才会去使用它，为了保证设计阶段的正确性，形式化方法是一种很好的选择，所以本章阐述的内容是要对附加语义信息的服务行为进行形式化表达，提供一个完整而标准的描述，减少可能产生的不一致性和不确定型51】。Petri网作为一种表达能力比较强的系统建模工具【461，适合于不同的抽象层次描述异步并发系统。它具备许多优良的性质，如直观的图形表示、严格的数学定义以及丰富的分析方法和技术等，既可以用于静态的结构分析，又可以用于动态的行为分析，所以很多学者已经开始用Petri网为服务行为交互进行形式化建模【52】。但是针对表达语义信息的层面来讲，Petri网描述能力偏弱，缺乏对变迁选择、发生条件以及赋值等概念的支持，仍然不能实现将语义信息附加到服务行为的交互模型中。为此，本文提出使用一种具有强大描述能力的高级Petri网一Cnet网来进行形式化建模。Cnet是由袁崇义提出的一种形式化建模方式【53】，Cnet中的每个变迁都内嵌了发生条件，只有条件成真，变迁才可以发生，变迁也可以根据内嵌的语句来进行计算和赋值。因此，Cnet里面的变迁除了消耗和产生库所中的token，还可以读取和存储变量，构成服务行为的活动通过Cnet的变迁进行形式化表示，附加的语义信息通过Cnet引入的变量和变迁内嵌的发生条件进行形式化表示，从而实现通过Cnet为附加语义信息的服务行为交互模型进行形式化建模，实现满足客户提出的动态语义要求，保证服务交互在复杂语义约束环境下的顺利执行【5制。本章在Cnet的研究基础上实现对服务行为模型附加语义信息。3．1基于C—not的附加语义信息的形式化表达用图3．1表示在本文中所设定的Cnet中各元素与基于语义信息的服务行为交互模型中各部分信息的对应关系。引入变量是Cnet和传统Petri网的重要区别，也正是因为引入的变量，使Cnet引入了丰富的数据结构和数据操作，为服务行为交互模型附加语义信息提供了合适的载体，在Cnet网中，库所和托肯只起到控制和同步的作用。图3．1清晰的表示出了Cnet网与Web服务行为各部分的对应关系。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究变量i●l-—一表示服务行为上的消息类实例描述语义信息需要用到的变量库所j)卜蒜器蒹羹案黝变迁guardbody表达语义信息的约束条件执行活动的具体动作图3．IC—net各兀素的概念Fig．3-1TheconceptoftheelementinC—net(1)Cnet网中的变量用来表示服务行为上的消息类实例，也就是描述语义信息需要用到的变量；(2)Cnet网中的库所用来服务行为中活动的依赖关系：(3)C—net网中变迁的gurad部分用来描述表达语义信息的约束条件，这部分是本文研究内容以及创新点的基础，通过对gurad中约束条件的判断，来决定是否执行服务行为中活动的具体内容；(4)C—net网中变迁的body部分则表述了服务行为中执行活动的具体动作内容。通过举例对上述设定的对应关系进行清晰阐述。例3．I活动内容：a=a+b前提条件：a>O，b>0使用Cnet形式化表示，如图3．2所示。在这个实例中，我们用Cnet中变迁的body部分来描述服务行为中的活动执行动作，即计算两个数值对象的加法结果，并把结果值赋给第一个变量，用变迁中的guard部分来描述这个活动的语义约束条件，即要求a大于0且b大于0，用变量外延表示语义约束条件中的消息类对象，即a和b。 第三章基于堕墨塑壁墨堡塑堡型塑垄壅些墨姿—一万方数据一————————————————————————————————一t图3．2C—net建模加法活动Fig．3．2ModeladditionactivitiesbyC—net1歹lI3．2前提条件：每次只提供小于十张的预订服务1打F磊再鬲系医不菔虿石丙话夏Fj蚕嘛stTicket代表用户请求预订的飞机票数，变量DateTicket代表数据库中剩余的飞机票数。Ticketcket图3．3c—net建模匕机票预词沽动Fig．3．3ModelticketbookingactivitiesbyCnet在例3．2中，我们用c』t中变迁的body部分来描述飞机订票活动的执行动作，即计算数据库中的票数在执行该动作后的结果，用变迁中的guard部分来描述这个活动的语义约束条件，即每次预订的飞机票数量要少于10张，用变量外延表示语义约束条件中的消息类对象，即顾客需要的票数。在这个例子中我们可以更清晰直观的感受到语义约束条件的重要性，要想使服务行为正常完成交互，考虑附加在服务行为上的语义约束条件，而不是仅局限于服务的接口语义信息是十分必要的。值得指出的是，在现实生活中，预订飞机票活动要考虑的代表语义信息24 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究的消息对象有很多，例如飞机目的地的判定，飞机到达时间的约束，飞机票价的比较等等，这些消息对象都可以通过C—net中的变量来描述，相关的语义约束条件也都可以在C—net网变迁中的guard部分表示出来。本例为了表示的更清晰直观只考虑了一种语义信息的消息对象及其约束条件，但足以证明本文采用的C—net网可以为附加语义信息的服务行为交互进行形式化建模。3．2基于C—net的附加语义信息的服务行为规则上述内容描述了如何使用Cnet将语义信息附加到服务行为上，也就是用Cnet表述服务行为中附加语义信息的单个活动，要想建立服务行为交互模型，就要继续研究如何使用Cnet描述服务行为协议和规则，也就是为服务行为交互中多个活动之间可能出现的顺序、选择、并行、循环等服务行为协议使用Cnet进行形式化建模。1．统一活动模型的设定为了表示服务行为协议，本文首先设定了统一的Cnet表示模型，在本文中称为活动的变迁组，各个服务行为活动／N务行为交互序列可在该定义的模型上根据自身的结构需要和语义信息进行相应的扩展和补充。这个统一模型实现了对活动的前提条件的判断和执行结果的表示，如图3．4所示。本文设定，服务行为中的每一个活动都通过图3．4表示的Cnet统一模型进行表述，活动的其他具体要求在该模型上进行拓展。由图3．4可以看出，每个活动都至少由四个变迁、一个变量和六个库所构成。(1)变量JR是布尔类型的变量，用于表示活动执行的前置条件是否满足的结果，如果满足JR=T则继续执行活动，如果不满足JR=F，则通过库所Error进行报错。(2)变迁Main．pre用于表示判断活动是否执行的前置条件，gurad(Main．pre)是前提条件的表达式，body(Main．pre)将判断结果赋值给变量JR；变迁Main用于执行活动的主体内容，gurad(Main)读取变量JR的值为真，表示前提条件满足，body(Main)执行活动的内容；变迁Main．post用于表达活动执行后的执行效果，效果的内容体现在gurad(Main．post)中；变迁DealError用于报错，gurad 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达(DealError)读取变量JR的值为假，表示前提条件不满足，变迁DealError将控制托肯流向Error库所。(3)库所In表示进入活动，库所Out表示活动顺利执行结束的库所，库所Error表示活动出错的库所，库所Pl、P2、P3连接变迁的顺序执行。需要指出的是，本文中，库所和托肯只是用来控制变迁或者活动之间的依赖关系，托肯的流动路线是变迁或者活动执行的路线，当托肯最终在表示正常执行结束的库所中时，表明活动JlI页N执行，服务行为顺利交互。当托肯最终在表示出错的库所中时，表明活动没有顺利执行，因为语义信息的不符服务行为没有实现顺利交互。Deal&一PreCondition＼＼、JR=PreCondition?T：F＼皿≮审p·’Ij＼、5R=F1JR=TActivity孛p3lPostConditionM；图3．4Cnet统一模型Fig．3．4UnifiedmodelofC—net同时，为了更清晰的表示几个变迁在表示同一个活动时的依赖关系，在本文中设定，若代表活动执行的主体变迁表示为Main。(1)附加前置条件的变迁表示为Main．pre，称为变迁Main的前置变迁；(2)附加执行结果的变迁表示为Ma&．post，称为变迁Main的后置变迁；(3)通过库所肋关联的紧邻的活动变迁组的集合表示为尸，协勿砌【水1≤f<船)，称为变迁Main的前置变迁组集合；(4)通过库所锄f关联的紧邻活动变迁组的集合表示为尸os姚砌[力(1≤f<，z)， 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究称为变迁Main的后置变迁组集合。图3．4表示的Cnet统一模型的形式化定义如下：七元组CN=(P，V，T；F，RW?，MT)(1)P={In，Out，Error,P1，P2，P3}；(2)V2{JR)；(3)T={Main．pre，Main，Main．post，DealError}；(4)F={(In，Main．pre)，(Main．pre，P1)，(P1，Main)，(Main，P3)，(P3，Main．post)，(Main．post，Out)，(Main．pre，P2)，(P2，DealError)，(DealError,Error)}；(5)IP{(JR,Main)，(JR，DealError))：(6)W产{(Main．pre，JR)>；(7)MT=status+guard+body，Guard(Main．pre)={PreCondition}，Guard(Main)2{JR=T)，Guard(Main．post)={postcondition}，Guard(DealError)={JR=F)，body(Main．pre)={JR=PreCondition?T：F}，body(Main)3Activity，body(Main．pre)=西，body(DealEllror)=函。我们通过图3．4表示的统一模型在例3．2的基础上为这个行为活动附加执行结果的语义信息，使用Cnet形式化建模，如图3．5所示。27 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达Deal图3．5单个活动的Cnet形式化建模Fig．3～FormalmodelingthesingleactivitybyC—netieket2．行为交互规则的建模在上文设定的统一模型的基础上，使用Cnet形式化建模顺序结构、并行结构、选择结构和循环结构。(1)顺序结构Err。rPre^'Error^'A．post^图3．6顺序活动的Cnet形式化建模Fig．3．6FormalmodelingofthesequecnceactivitybyC—net28㈠了事√奄 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究为了说日月J顸序活动在服务行为中的实际应用，进行举例说明。例3．3活动BT(BookTicket)：预订机票；预订机票的前置条件：每次订购的票数少于5张；预订机票的后置条件：数据库中的票数=4张(某次与用户的动态交互后)；活动Notice：提示机票紧缺；提示机票紧缺的前提条件：数据库中的票数<5张；提示机票紧缺的后置条件：数据库中的票数<5张。注：提示机票紧缺并没有改变数据库中的票数。C—net建模如图3．7所示。票数图3．7顺序活动的C—net形式化建模举例Fig．3～TheexampleofsequecnceactivityformalmodelingbyC—net从例3．3可以看出，活动Notice的发生依赖于活动BT的结果，当活动BT执行后，根据变量“数据库中的票数”来判断活动Notice是否发生，由两者之间的依赖关系，决定活动Notice和活动BT是顺序关系。在例3．3的活动情景中，活动29一，粤土吡 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达BT的执行结果满足活动Notice发生的前置条件，能够实现正常的顺序执行。(2)并行结构图3．8并行活动的Cnet形式化建模Fig．3．8FormalmodelingoftheparallelactivitybyC—net为了说明并行活动在服务行为中的实际应用，进行举例说明，例3．4内容如下。例3．4活动BTA(BookTicketAPlane)：预订A飞机的机票；预订A机机票的前置条件：每次订购的票数少于10张；预订机票的后置条件：数据库中A机机票的票数=10(某次与用户的动态交互后)；活动BTA(BookTicketAPlane)：预订B飞机的机票；预订B机机票的前置条件：每次订购的票数少于5张；预订机票的后置条件：数据库中B机机票的票数=20(某次与用户的动态交互后)。数据库中^机／飞机票的敦量．．．．．．。．．．．．．．I．．．，．．．．．．．．．～羲器库中确t飞机暴的羲董=10数据库中B机嫌韵致量图3．9并行活动的Cnet形式化建模举例Fig．3．9TheexampleofparallelactivityformalmodelingbyC—net30 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究从例3．4中可以看出，活动BTA和活动BTB之间没有共用的变量，两个活动的执行对对方没有影响，预订A机飞机票和预订B机飞机票可以同时进行，而不用依赖对方的执行结果，在例3．4中，不同的用户和同一个用户针与活动BTA和活动BTB可以在不用考虑先后顺序的情况下执行交互。(3)选择结构A．preJRA=A．pre?T：F，t、T、＼＼、n●JRA=TA图3．10选择活动的Cnet形式化建模Fig．3．10FormalmodelingofthechoiceactivitybyC—net为了说明选择活动在服务行为中的实际应用，进行举例说明，例3．5内容如下。活动RBT(RetailBookTicket)：零售机票；零售机票的前置条件：数据库中的飞机票数<100张；零售机票的后置条件：数据库中的票数=98(某次与用户的动态交互后)；活动GBT(GroupBookTicket)：团购机票；团购机票的前提条件=数据库中的票数≥100张；团购机票的后置条件=数据库中的票数=40张(某次与用户的动态交互后)。例3．5的Cnet模型如图3．13所示。BrOrE1．1l，fI一幸亭h 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达零售飞撕一》票的数量≮RTA厂。数据库中飞、1机票的羲量数据库中的飞机票数：数据库中的飞机票数一零售飞机票的数量数据库中A机飞机票的数量=孵i“娃inB数据库中的飞机票效≥100数据库中的飞机票数：敦据库中的飞机票拱团购飞机票的数量数据库中B机飞机票的数量=40GTB团购飞机票的数量图3．11选择活动的Cnet形式化建模举例Fig．3．11TheexampleofchoiceactivityformalmodelingbyC—net由例3．5可以得出，活动RBT和活动GBT之间由共用的变量“数据库中的飞机票数”产生依赖关系，根据数据库中剩余飞机票的数量选择执行活动RBT和GBT，两个活动只能在某一个时间点选择其中的一个执行，由例子可以看出，选择关系是由于语义信息中没有交集而产生的。(4)循环结构图3．12循环活动的Cnet形式化建模Fig．3．12FormalmodelingofthecircleactivitybyC_net为了说明循环结构的活动在服务行为中的实际应用进行举例说明。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究例3．6活动ICA(InputCodeAgain)：重新输入密码；活动ICA的前置条件：输入的密码与数据库中存储的密码不一致；活动ICA的后置条件：记录输入密码次数的变量加1。图3．13循环活动的C—net形式化建模举例Fig．3．13TheexampleofcircleactivityformalmodelingbyC—net在例3．6中，变量“输入密码的次数”，控制循环执行的次数，当用户输入的密码与数据库中的密码不一致时，就执行一次活动ICA，同时变量“输入密码的次数”累加1，直到输入的密码正确才会跳出活动ICA的循环。3．3服务行为交互的语义对偶形式化表达为了体现基于语义的Web服务行为之间的交互，我们提出了语义对偶的概念，在袁崇义【47】的((Petfi应用》一书中，介绍工作流管理时提出使用工作流语义偶来表示处理业务与管理业务的互动，如图3．14所示：t3tlp1stOAn．．卜几＼、／L1Bt2图3．14语义对偶Fig．3．14Thesemanticdual33f]i- 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达在上图中，—邯代表互动方向，互动图中从圆圈到方框的箭头都画了虚线，因为A和B中的变迁均由对方的库所控制的依赖关系来决定，由于化T；F)和(T，尸；F)对偶，同一个名字在A和B中出现两次，分别作为变迁和库所。互动总是发生在同一名字的库所和变迁之间，总是库所获得依赖关系时启动同名变迁，A中的变迁负责管理，B中的变迁负责处理业务15⋯。在本文中，为了表示服务行为之间的交互，也在Cnet中引入了语义对偶的概念和思想，表示方法与上述语义对偶示意图的表示方法相同，但是在本文中，交互的双方不是负责管理和处理业务的关系，而是提供服务与用户请求服务之间的交互。用A中的变迁序列表示请求服务，B中的变迁序列表示提供的服务。通过一个提供服务与用户请求服务的一次交互实例来解决Cnet中的语义对偶。例3．7用户输入用户名和密码，提供服务验证用户输入的密码是否与数据库中的一致；验证通过后，用户可以执行登陆；用户登陆后可以执行其他交互活动。其C—net建模如图3．15所示，其中，空变迁表示可以根据需求进行拓展的活动。．厂、、IIi(丫图3．15语义对偶表示服务行为的交互Fig．3．15Expressionofservicebehaviorinteractionbysemanticdual34 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究对图3．15中的变迁库所名称做简要解释。表3．1实例中库所／变迁的含义解释Tab．3．1Explanationfortheplace／transitionintheexmple表3．2实例中变量的含义解释Tab．3．2Explanationforthevariableintheexmple变量名称变量对应的含义PasswordPassword’用户输入的密码数据库中的密码pass用户输入的密码是否与数据库中的密码一致上图使用Cnet对交互行为进行了形式化建模，用户输入用户名和密码，通过库所comfirm请求验证，提供服务通过活动comfilTll验证用户输入的密码和数据库中的密码是否一致，如果一致，则对布尔型变量pass赋值true，同时触发login库所，login库所告知用户可以登录。此时，用户可以执行正常登录，用户登陆后，可以继续触发相关联的库所，向提供的服务请求执行相关联的活动，gurad和body部分都为空的变迁表明后续可以执行的活动，可以根据实际需求进行扩展。从例3．7中可以看出，真正触发用户login活动的并不是它的紧邻库所comfirm，而是提供服务的同名库所login，真正触发提供服务confirm活动的也不是紧邻库所in，而是用户请求服务的同名库所confirm，虚线代表并没有真正依赖关系的库所和变迁关系。本文在使用Cnet对应用系统的服务行为的交互进行形式化建模时会应用语义对偶的概念来表示交互的双方，但是为了概念的区分和流程的清晰，对语义对偶中的对偶库所和变迁可能会标识不同的库所名和变迁名。3．4本章小结关于Web服务计算中语义Web服务的研究，主要集中在以原子服务为基本单位的接口语义的附加和判断的层面上，而关于服务行为之间的交互也把研究重点放在了接口调用顺序、消息规格等方面，很少有研究考虑到为了保证服务的正常 万方数据第三章基于语义的服务行为模型的形式化表达执行，根据客户的真实需求，为服务行为附加语义信息，使服务行为实现真正交互，本章使用C—net对Web附加语义信息的服务行为以及行为协议进行形式化建模，为后文的研究奠定了基础。同时，本章还介绍了语义对偶的概念，为使用C—net网更形象化的表示交互双方的执行动作提供了理论依据，在最后的案例分析中，语义对偶的应用使案例更清晰。36 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究第四章基于语义的服务行为交互失配检测在本文第三章，我们已经实现了使用Cnet网来表示附加在服务行为上的语义信息，以及附加语义信息后的包括顺序、选择、并行、循环在内的W．eb服务行为交互规则。这些内容的实现搭建了基于语义的Web服务行为的静态模型，附加这些语义信息的目的是为了在动态执行服务行为交互时，考虑由这些语义信息引起的行为失配，并在检测出来的失配点上进行相应的语义适配，使服务行为能够在动态满足用户提出的语义约束条件的情况下Jean执行，由此也可以看出，本文的研究所具有的现实意义和应用意义。4．1基于语义的服务行为失配检测相关概念本文定义了一系列的语义条件集合的关系及表达方式，语义条件集合Gf和语义条件集合G，，存在如下的语义关系：定义4．1(语义包含／语义逆包含)：如果对于Vgj∈G，，39，∈q，都满足g，一g，，则称G，语义包含G，，G，语义逆包含G，，表示为G3G，；定义4．2(语义非包含)：如果对于Vg,∈q，39j∈g，不能满足&一毋，则称q语义非包含G，，表示为G，旺G；定义4．3(语义交集)：如果q旺q，但是39,∈G，39j∈q，能够满足吕专邑或者g，j吕，则称G与q有交集，表示为GfnOj={吕l吕j毋)或者G，nGj={g，Ig，一吕)：定义4．4(语义并集)：任何属于集合G，或属于集合G，的语义条件称为G和G_，的并集，表示为G，uG，={Vg,∈G,o，．Vg,∈G，)；定义4．5(语义差集)：如果不满足语义包含但存在交集，则不满足的部分为差集，即如果Gnq≠g，但39，∈Gj，39j∈q，能够满足g，专蜀或者g，寸g，，则G与G，的差集表示为q—q=q一{吕l吕一毋)，q—G=g一{邑}毋一吕)；定义4．6(语义部分不等价)：如果G旺q，q旺G，，q厂、q≠a，则称G，语义部分不等价G，，表示为G，≤G，或者G，§Gf； 万方数据第四章基于语义的服务行为交互失配检测定义4．7(语义完全不等价)：如果GnG，=⑦则称q语义完全不等价G，，表示为G≈G，。关于条件的判定文献[54】中的做了详细的研究，研究中约束关系的判定分为数值型约束关系和对象型约束关系两种情况进行区分处理，例如：对象型约束条件：BookRS．Destination=”DALIAN”(订票的目的地是大连)；数值型约束条件：BookRQ．NumberofI'ickets<10(预订的票数少于10张)。值得指出的是，在文献[54】的研究中，假设表示消息和活动的标准词汇表(领域本体)已经存在。基于领域本体的实际方法已经被很多领域采纳，例如旅游业，而开发这种本体本身就是一个很大的课题任务，超出了文献[54】的研究范围，也超出了本文的研究范围。定义4．8(语义畅通性)：在附加语义的C—net形式化表示中，对于C—net网中的每一个主体变迁t，在附加了判断前置条件和表示后置结果的前置变迁和后置变迁后，不影响整个Cnet网中所有变迁的发生和托肯在库所中的流动，则称这个Cnet网具有语义畅通性。4．2服务行为交互语义兼容及语义失配分析4．2．1语义兼容性检测语义兼容：本文设定，服务行为交互的语义信息兼容当且仅当附加语义信息的服务行为使用Cnet进行形式化建模以后，Cnet具有语义畅通性。即对于表示服务行为交互中任一活动的变迁组T，若均满足其后置变迁组集合的前置变迁中的前置条件的并集语义包含其后置变迁中的执行结果，即．"．Uguard(Postl7．pre)3guard(T．post)，，=l则称服务行为的交互语义兼容。这种情况下，附加的语义信息没有影响服务行为活动之间的交互规则，托肯最终会流向表示正常结束的库所中。否则，则产生了语义失配，托肯最终会流向表示报错的库所中，终止服务行为的动态交互，使服务行为无法完成正常的交互。Web服务行为语义兼容性检测的流程图如图4．1。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究图4．1服务行为语义失配检测流程图Fig．4．1Theflowchartofservicebehavior’Ssemanticmismatchdetection4．2．2语义失配类型由上文可知，与语义兼容的判断条件相对立的为语义失配的判断条件，即对于表示服务行为交互的所有活动变迁组，若存在变迁组T，使guard(T．post)cc【．Jguard(PostTi．pre)，，：I则称服务行为的交互语义失配。在本文，设定基于语义的服务行为交互产生的语义失配主要有以下三种类型。 万方数据第四章基于语义的服务行为交互失配检测1．语义反包含判断条件：Vguard(PostTi．me)cguard(T．post)，对语义反包含的C—net建模进行举例分析，例4．1如图4．2所示。oin图4．2语义反包含的C—net表示Fig．4．2Expressionofsemanticanti-containbyC_net在图4．2表示的语义C_net模型中，可以看出，当执行完活动T后，guard(T．post)={口>5)；Uguard(PostTi．∥)={口>9)；plUguard(PostTi．pre)cguard(T．post)。，_1在这种情况下，由于语义反包含，造成活动PostT不能正常执行，返回标识活动PostT报错的结果ErrorPostT。2．语义部分不等价判断条件： 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究{Uguard(PostTi．pre)czguard(T．post)}^{guard(T．post)nUguard(PostTi．∥P)≠①)#Ii=l对语义部分不等价的C—net建模进行举例分析，例4．2如图4．3所示。图4．3语义部分不等价的Cnet表示Fig．4．3ExpressionofpartlyunequalsemanticbyC—net在陶4．3表示的语义Cnet中，可以看出，当执行完活动T后，guard(11．post)={l作为T的前置条件，也满足PostT的前置条件。但是由于活动T的执行，对变量a进行了写操作，执行结果使a的取值范围更改为{l5)；48 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究Uguard(PostTi．pre)={口>9)；i=lUguard(PostTi．pre)Cguard(T．post)；i=l通过调用一个语义适配器，使Uguard(PostTi．pre)=guard(PostTl．pre)uguard(PostT2．pre)uguard(PostT3．ere)=t=l{a>9)w{7≤a≤9>u{4={4；此时Uguard(PostTi．pre)guard(T．post)；i=1guard(PostT2．postlcguard(PostTl．post)；guard(PostT3．post)cguard(PostTl．post)。满足语义畅通的条件，解决了该失配点的语义失配问题。同时保证该语义适配器的执行不会影响活动PostTi(1≤i≤3)与PostPostTi(1，此时，【．Jguard(PostTi．pre)guard(T．post)；t=lguard(PostT2．post)cguard(PostTl．post)；guard(PostT3．post)cguard(PostTl．post)。满足语义畅通的条件，解决了该失配点的语义失配问题。5．2服务行为的语义适配交互算法1．建立语义适配模型的算法得到如下的语义适配模型生成算法SAG．／／Algorithm．"(SAG)SemanticAdapterGeneratorSAG(MisPoint,MisType)#参数MisPoint为语义失配点．{MisVariable=GetMisVariable(MisPoin0；／／获得语义失配变量B=GetActionScope(MisVariable)：f}获得语义失配变量的作甬域oif(MisType=Reverse){if(T=SearchService(guard(PreMisPoint．post)-guard(MisPoint．pre)，B)Sequence(PreMisPoint,(flow(MisPoint,D))：elseerror()：{if(MisType=PartUnEqual){咿=SearchService(guard(PreMisPoint．post)一guard(MisPoint．pre)nguard(PreMisPoint．post)，召)}{Sequence(PreMisPoint,(flow(MisPoint,T)))。Informationt)：}elseerror()：57 万方数据第五章基于语义的服务行为交互动态适配if(MisType=FullUnEquaO{寸U=SearchConvertService(PreMisPoint．post,MisPoint．pre)){Sequence(PreMisPoint．post,T)：Sequence亿MisPoint)；)elseif(r=SearchService(guard(PreMisPoint．posO。B)Sequence(PreMisPoint,([10w(MisPoint,T)))；else}2．算法相关概念和解释针对上文讨论的针对不同失配类型提出的语义适配器的生成流程和生成方法进行总结和抽象，可以得到生成语义适配器的算法，需要指出的是，上文分析的三种语义适配情况，都涉及到，通过限制前置条件和执行结果，寻找一个功能类似的服务作为语义适配器的内容，配合或者替换原服务完成语义适配，保证服务行为的正常交互，但是，新找到的服务的服务范围，也就是需要新找到的服务替换原服务行为的范围如何确定。检测到的语义失配点是由某个变量的约束条件不满足而产生的，所以在本文设定如下概念：(1)语义失配变量：引起语义失配点的变量称为语义失配变量。(2)作用域：与某一变量有读写关系的所有活动变迁组称为该变量的作用域。通过这两个概念，在得到语义适配器算法时，要根据语义失配点的作用域决定查找到的服务所覆盖的活动变迁组的范围。在这个两个概念及前文的基础上，给出了算法中涉及到的一些函数解释：(1)Service=SearchService(PreCondition．ActionScope)查找以集合A为子集的集合作为前提条件，以B为服务作用域的服务。(2)Service=SearchConvertService(PreCondition，PostCondition)查找以集合PreCondition为前提条件，以集合PostCondition为执行结果的服务。(3)MisVariable=GetMisVariable(MisPoint) 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究根据失配点MisPoint找到引起失配点的失配变量MisVariable。(4)ActionScope2GetActionScope(MisVariable)获得失配点MisⅧable的作用域。(5)Sequence(ActivityA，ActivityB)顺序执行服务行为中的活动ActivityA和活动ActivityB。(6)Flow(ActivityA，ActivityB)并行执行服务行为中的活动ActivityA和活动ActivityB。(7)Choice(ActivityA，ActivityB)选择执行服务行为中的活动ActivityA和活动ActivityB。(8)Information(ExtraService)提示相关服务ExtraService，这部分服务不是用户需求的，但是是与用户需求比较接近的关联服务，比如，在一个音频下载平台，用户想要下载张学友的《秋意浓》，但是该提供服务不能提供该音频资源，但是会提示用户可以为用户提供张学友的其他歌曲《一路上有你》，可询问用户是否有下载需求。5．3本章小结本章在服务行为动态交互语义失配检测模型研究的基础上，根据捕获的语义失配点和语义失配类型提出相对应的语义适配解决方案，并通过解决第四章列举的语辽次．配实例验证语义适配模型的正确性和可行性。语义适配模型的建立实现了服务行为交互的最大化，尽最大可能满足用户的需求。59 万方数据第六章Web音频下载系统交互适配模型的建立与分析对于基于语义的服务行为交互适配模型，需要对Web提供服务的服务行为的各个活动接口附加语义标注信息，来表示该服务的执行能力和覆盖范围，该服务在与用户动态交互时，需要不断获取用户提出的动态语义信息，并判断是否满足用户的语义需求，如果满足，则表明用户请求服务与Web提供服务可以正确交互，不需要语义适配器的协调。如果语义信息不符，则说明当前的Web服务在服务行为的操作层面无法满足用户的语义需求，需要通过语义适配器查找其他的原子或者复合服务共同完成用户的请求，语义适配不仅保证了用户请求服务与Web提供服务的交互正确性和交互最大化，同时也促进了服务行为交互的智能化。根据这些思想，本文使用Web音频下载系统作为应用案例。通过对Web音频下载系统附加语义信息，分析该系统与用户交互过程中存在的语义关联、语义失配和语义适配。6．1Web音频下载系统概况基于语义的Web音频下载系统的行为交互示意图如图6．1。图6．1语义Web音频下载系统的行为交互Fig．6．1ThebehaviorinteractionofsemanticWebaudiodownloadsystem用户和服务提供者交互过程如下：1．用户访问该音频下载平台，输入该用户的用户名和密码，申请登陆。 万方数据基于语义的服务行为交互适配模型研究2．服务提供者验证用户的用户名和密码，并通过获取的用户IP地址判断该用户的IP地址是否有登陆权限。3．若用户的用户名密码均正确且IP地址符合提供服务的服务范围，则允许用户登陆。4．用户输入需求。5．服务提供者验证需求是否在提供服务的资源范围内。6．若需求属于资源范围，则验证用户是否有下载该音频的权限。7．权限符合，用户则可以开始下载该音频。为了保护音频资源的版权，也为了保护服务器的稳定和安全，避免因同时出现过多的数据流量而造成服务器的崩溃，大多数的音频下载平台会在服务器中作出限定某个IP地址段的用户才能登录网站或者限制同一IP地址的用户同时使用多线程进行下载。从而有了交互过程中环节3的限制；音频下载平台面临的巨大挑战是音频的实时更新，随着众多国内外歌手不断发表专辑和单曲，音频下载平台很难保证在音频资源层面完全满足用户的实时需求，于是有了交互过程中环节6的限制；音频资源涉及到版权问题，部分音频资源的下载根据版权商的要求需要收费，本文分析的Web音频下载系统设定不同权限的用户允许进行下载的音频范围不同，对于需要收费的音频用户可以通过购买VIP权限进行下载，于是有了交互过程中环节7的限制。本文分析的基于语义的Web音频下载系统在交互过程的3、6、7环节所能提供的服务范围如下表所示，这些服务范围和限制作为语义信息附加到该下载平台上。表6．1音频下载平台的语义标注信息Tab．6．1Thesemanticadditionaiinformationforaudiodownloadplatform语义标注位置语义标注范围允许访问的IP地址范围服务器的目录文件里音乐资源范围不同用户的下载权限不同IP={1．0．0．1—9．255．255．254)Ct{11．0．0．1—64．255．255．254}{秋意浓．mp3，遇见．mp3，传奇．mp3){秋意浓-->VIP，遇见--)common，传奇-->common}61 万方数据第六章Web音频下载系统交互适配模型的建立与分析表6．1表示的语标注义点也是可能产生语义失配的失配点，服务提供者的服务范围很可能因为无法满足用户的需求而致使用户不能成功下载音频，需要生成语义适配器进行适配，消除语义失配，尽最大可能满足用户的需求。6．2Web音频下载服务交互建模对上文表述的基于语义的Web音频下载系统与用户的行为交互使用本文描述的拓展Cnet进行形式化建模，Cnet建模如图6．2所示。OjA1．Dre一一一弋孺晶虿·Ip=66．255．255．3IJI醯I=M．preTr：F卜l———————。』|＼fAladapter[1J·preName=aiyao9＼＼、!，上、Pass-ord：123456JRAl=Tj＼‘、＼JRAlIV，．．．．—．，—．，．．；c，．，．．．．．～‘6“、、怙善立之＼，■JAl．post『夺1一，■hladapter【1J．pos’工⋯一士一⋯^I⋯一一．JA2．DreI：，1JRA2=A2．pre?T：E●■／7土A3．pre0／fJRAI=A3．pre?T：F‘r＼＼、⋯～⋯丫，甜嘴可}』|＼?l7‘+f、人^3adavterL1J．preJRA22|1，上JRA．3。=T}＼：h。太愀．毛。tlA3h、＼、；r!VA／RA2j夺、驴]：件l：I毒I|A3．Postl童一基．ERA2nTI。—√入＼IA4LIJ．vreA4r21．oreIlJIM4=A4[1]．pre．?T：F瓜A4_A4f21．nre?T：F|／7／-，l，／77里：l‘6《、÷^