基于语义web的服务匹配模型研究

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1、硕士学位论文基于语义Web的服务匹配模型研究ResearchonServiceMatchmakingModelBasedonSemanticWeb作者姓名:学科、专业:学号:指导教师:完成日期:焦廛踅堡型堂皇』摧20311074裘江南2005—12大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学硕士研究生学位论文摘要服务匹配是指用户以某种方式在不同类型的服务中找到其需要的服务。由于基于关键字的语法匹配存在低查全率和低查准率等问题,人们逐渐引进基于语义的服务匹配机制。但是当前的语义描述模型OWL-S缺乏与主流服务描述模型的映

2、射;语义标记语言缺乏对服务质量的描述;基于语义的服务匹配方法存在片而性。针对以上问题,论文对服务匹配中的关键技术,包括服务语义描述模型、语义Web标记语言和基于语义的服务匹配方法进行了研究。论文将语义web技术引用到服务匹配中,构建了以UDDI为基础的基于语义web的服务匹配模型,并对其核心模块Matchmaker进行详细设计。然后对服务匹配中的关键技术进行了研究:创建语义匹配的本体基础⋯一汽车领域本体;对服务语义描述模型进行再定义,并根据该语义模型,将现有的服务语义描述语言OWL—S扩展为OWL.S‘,使其具备服务质量描述能力;提出了一种语义、性能相结

3、合的服务松弛匹配机制,并重点研究基于语义的服务匹配算法,在现有算法的基础上提出了一种综合的语义匹配算法,该算法融合基于几何距离和基于信息容量两种算法的优点,结合本体的结构特点全而考虑了概念的信息容量和边的强度,克服了两种方法对本体中概念的深度、密度等考虑不周所产生的问题。最后基于以上模型和技术开发了服务匹配实验系统,并给出了实验结果。通过分析实验结果,初步验证了综合匹配方法的优越性。论文借鉴了服务功能性匹配的思想,采用语义Web技术来衡量请求与广告之间的联系,将满足用户语义需求的服务提交给用户。既克服了现有UDDI基于关键词的简单语法匹配的不足,也克服了

4、其他语义匹配方法中同一等级概念区别不清的问题。该模型的研究,对Web服务语义匹配领域进行了有益的探索,在电子商务和Web服务领域具有一定的应用价值。关键词:语义Web:服务松弛匹配;本体;OWL'S;语义相关度崔彦:基丁语义w曲的服务匹目d模型研究ResearchonServiceMatchmakingModelBasedonSemanticWebAbstractServiceMatchmakingstandsforcustomersfindsthesuitableservicewithallkindsofmethodsfromdifferenttype

5、’sservice.Someresearchershasimportedservicematchmakingmechanismbasedonsemantic,astherearesomedisadvantagesincludinglow—recallandlow-precisewhenusingkeywordmatchmakingalgorithm.Buttherealsohavesonleproblemsinthesemanticmatchnmkingmechanism,tosolvetheaboveproblems;thepaperdoesworkO

6、ilthekeytechnologiesincludingsemanticdescriptionmodel,semanticweblanguageandthematchmakingalgorithm.ThepaperimportstheSemanticWebtechnologytotheservicematchmaking.anddesignsmadSemanticWeb—basedservicematchmakingmodelbasedonUDDI.anddoesmoredetailsinthecoresub—model,namedMatchmaker

7、.Andthenpaymoreattentiontothekeytechnologies,includingtheestablishmentofvehicledomainontology,re—designofthesemanticdescriptionmodel,theextendingoftheOWL—StodescribetheQos,namedOWL—S。andtheimprovementofthesemanticmatchmakingalgorittarn,whichisthecorepartofthepaper.nleimprovedalgo

8、rithmabsorbstheadvantagesofthealgorithms

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