应用语义网构建Web服务推荐系统

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万维网正在由网页集合转变为彼此作用的服务集合,Web服务为电子商务的进一步发展(尤其是B2B模式)提供了一种契机。然而随着Web服务的发展也显现出了一些急待解决的问题。例如服务之间互操作性的实现基础之一是基于服务功能的自动搜索推荐能力,但当前基于UDDI和WSDL的Web服务查找技术仅使用一些语法信息而非语义信息,不能满足服务功能匹配计算及推荐的需求。这本质上是一个语义问题,因为我们需要从所提供的服务广告和所请求的服务表示之间提取出语义信息,计算这二者的语义相似度。论文采用了先前已趋成熟的语义网技术和推荐系统技术来匹配服务请求和广告,提出了一个同时以语义、语法相似度计算为中心的Web服务推荐系统模型,设计实现了一个实例系统——ServiceSeek,并进行了实验数据分析。论文的主要研究内容如下:(1)论文对现有Web服务查找技术(UDDI和WSDL)进行了分析研究,分析了其不能应用于服务自动查找的原因,以及现有使用过程中的缺陷;论文重点分析了能使字符具有意义(meaning)的语义网技术,说明了对其引用的原因和意义;论文对推荐系统这种个性化服务技术进行了分类讨论,研究了其不能简单应用于Web服务动态查找及推荐的原因,探讨可为论文所用的一些设计思想。该部分的研究对把握国际上有关的最新技术具有重要意义。(2)论文提出了一个基于语义网技术进行Web服务推荐的新模型,其核心思想是:对Web服务请求者发出的服务查询,先根据输入输出匹配算法构造一个粗选集,再进行语法匹配和语义匹配过程,合并结果集再降序推荐给Web服务请求者。这种模型的优点在于:输入输出匹配算法能首先筛选出输入、输出参数的数量和类型能满足服务请求的粗选集,从而有效降低系统计算量;对于服务名称、服务描述等属性,语义匹配算法能允许用户进行模糊查询,包括错误拼写、不完全拼写等,为请求者的使用带来极大方便;语法匹配能跟据概念之间的语义相似度,挑选出距离请求者输入概念最近的服务广告记录,免除了请求者“文海捞针”、“文不对题”的麻烦。论文模型还就服务质量(Qos)的时间、可靠性和价格三方面提出了一个简便的初评算法,帮助请求者从服务执行角度来选择Web服务。(3)论文作者设计了一个ServiceSeek! Web服务推荐系统,该实例系统采用Websphere Studio Application Developer和DB2平台进行开发,用J2EE技术有效实现了论文提出的推荐模型,。其包括:进行Web服务查询和推荐的ServiceMatch模块;验证概念之间语义相似度的ConceptMatch模块;起基础作用的服务编辑ServiceEdit模块。论文还进行了实验数据分析,验证了模型设计思想的正确性。 <WP=5>论文借鉴了基于内容推荐系统的设计思想,采用语义网技术来挖掘请求者输入和已有Web服务记录之间的联系,并用连续值降序表示出来,克服了现有UDDI基于关键词的简单语法匹配布尔查询的不足,论文设计的语法推荐模块也因具有模糊查询功能而具有优势。该模型的研究,在Web服务智能推荐领域进行了有益的探索,具有一定的研究价值。
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