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《语义web信息服务发现模型及算法研究》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、：分类号：密级：４１３１１１３１４６ＵＤＣ：学号０６■南昌大学硕±研究生学位论文语义Ｗｄ）信息服务发现模型及算法研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｏｄｅｌａｎｄａｌｏｒｉ化ｍｏｆｓｅｍａｎ社ＣＷｅｂｉｎｆｏｒｍａ村ｏｎｇｓｅｒｖｉｃｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙ暴胜培养单位、）：（院系管理学院指导教师姓名、职称：屈文建申请学位的学科口类；管理学学科专业名称：图书情报与档案管理论文答辩曰期：答辩委员会主席：垂？堯郭盞评阅人：ｆ辨年月日摘要摘要大数据时代背景下，Web信息
2、服务的环境已经发生了巨变，信息资源的数量呈指数型增长，同时产生大量的冗余数据和非结构化数据。如何从海量Web信息服务中有效发现用户的需求，如何对Web信息资源进行有效组织来满足用户需求，已经成为国内外研究者研究的热点。Web信息服务发现技术是Web信息服务应用的核心，而传统的Web信息服务发现是基于UDDI技术服务匹配机制，UDDI缺乏对Web信息的语义描述，只能基于服务分类和关键词查询，从而使得查全率和查准率不高。针对以上问题，本文提出了基于本体的语义Web信息服务发现模型，利用OWL-S来对Web信息资源增加语义描述信息，同时引入本体理
3、论，优化了信息服务匹配算法，从而提高了Web信息服务发现的效率。在Web信息服务发现中，服务匹配算法是一个关键环节，它直接影响了Web信息服务发现结果的好坏。本文在研究了多个语义Web信息服务匹配算法的基础上，提出了基于加权语义距离的服务匹配算法，在计算领域本体概念间相似度过程中不使用最短距离来计算，而是对语义距离使用了加权平均的策略，综合考虑概念节点间的最短距离、深度总和、相对深度和最近公共父节点的影响因子，该算法能够使得服务匹配的相似度计算更加精准，从而提高Web信息服务匹配的性能。最后，本文通过一个实例演示了领域本体的构建过程，以及W
4、eb信息服务间基于语义关联的逻辑推理过程。关键词：语义Web；Web信息服务；Web信息服务发现；匹配算法；本体IAbstractAbstractUnderthebackgroundintheeraofbigdata,changeshavetakenplaceintheenvironmentofWebinformationservice,thenumberofinformationresourcesgrowingexponentially,andgeneratealotofredundantdataandunstructureddata.H
5、owtoeffectivelyfoundfrommassiveWebinformationserviceneedsofusers,howtoeffectivelyorganizetheWebinformationresourcestomeetthedemandofusers,hasbecomethehottopicsinthestudyofdomesticandforeignresearchers.WebinformationservicediscoverytechnologyisthecoreoftheWebinformationserv
6、iceapplication,andfoundthatthetraditionalWebinformationserviceisbasedonUDDItechnicalservicematchingmechanism,UDDIlackofsemanticdescriptionofWebinformation,basedontheclassificationandkeywordqueryservice,soastomaketherecallratioandprecisionisnothigh.Tosolveaboveproblems,this
7、paperpresentsasemanticWebinformationservicediscoverymodelbasedonontology,usesOWL-StoincreasesemanticdescriptionofWebinformationresources,atthesametimeintroducingtheontologytheory,matchingalgorithmtooptimizetheinformationservice,toimprovetheefficiencyofWebinformationservice
8、discovery.InWebinformationservicediscovery,servicematchingalgorithmisakeylink,itdirectlya
