【摘 要】
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大数据背景下,以互联网为信息交换媒介的各行业每天都在产生大量的数据。语义网的蓬勃发展使得Web服务的数量呈几何级增长,Web服务的发现作为Web服务体系结构中重要的一环,引起越来越多科研机构和高校的重视。面对海量的Web服务,如何更加高效、准确、快速地发现满足用户需求的Web服务已经成为一个具有挑战性的问题。大多数Web服务是用Web本体描述语言(Web Ontology Language,OWL
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大数据背景下,以互联网为信息交换媒介的各行业每天都在产生大量的数据。语义网的蓬勃发展使得Web服务的数量呈几何级增长,Web服务的发现作为Web服务体系结构中重要的一环,引起越来越多科研机构和高校的重视。面对海量的Web服务,如何更加高效、准确、快速地发现满足用户需求的Web服务已经成为一个具有挑战性的问题。大多数Web服务是用Web本体描述语言(Web Ontology Language,OWL)或本体服务描述语言(Ontology Web Language for Service,OWL-S)来描述的。本文先将描述Web服务的OWLS文件转化为三元组形式的Web服务语义数据文件,再对Web服务语义数据进行存储和查询,进而实现语义Web服务的发现。本文主要的研究内容如下:(1)通过在分布式平台Hadoop上搭建Spark集群,将HBase作为数据库,利用Spark基于内存进行分布式计算的优势和HBase基于列存储、容易横向扩展的特性来提升数据存储和查询的性能。(2)为高效存取海量的Web服务语义数据,设计并实现了三张表:表SP＿O、表PO＿S和表OS＿P,用来存放三元组结构的数据,并将Spark操作HBase表数据的几种方式作出对比,选出效率更高的方式应用到本文系统中。(3)提出用City Hash编码模型来编码待存储的Web服务语义数据,通过分析分析几种编码算法的碰撞率和平均执行时间,对比编码串的长度,验证了本文使用的编码方案能有效节省存储空间。(4)提出一种将SPARQL查询语句转化为对HBase表数据查询的方法,结合SPARQL查询的几种模式来设计基于SPARQL的Web服务发现的具体算法。(5)采用标准的Web服务测试集和不同规模的LUBM数据集进行大量的实验来测试系统的存储和查询性能。通过与前人的实验方案做对比,验证本文所设计的存储和查询方案的有效性,达到语义Web服务查询的目的。
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