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[發明專利]一種語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法有效

專利信息
申請號: 201310222587.6 申請日: 2013-06-05
公開(公告)號: CN103336763A 公開(公告)日: 2013-10-02
發明(設計)人: 劉發貴;林躍東 申請(專利權)人: 華南理工大學
主分類號: G06F17/27 分類號: G06F17/27
代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 代理人: 何淑珍
地址: 510640 廣*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 語義 web 服務 組合 結果 復合 相似 度量 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于語義Web服務組合技術領域,具體涉及一種語義Web服務組合結果的符合相似度度量方法。

背景技術

語義Web服務組合方法分為:業務流程驅動的語義Web服務組合和即時任務求解的語義Web服務組合:(1)工作流程驅動的服務組合方法以工作流為基礎模型,實現半自動的服務組合,受固定流程限制,無法滿足動態流程的需求;(2)根據用戶提出的服務請求,即時選取若干服務進行自動組合,主要有3大類:基于Petri網,基于AI理論和基于圖搜索,但均無法處理子服務間的復雜關聯關系。在組合算法的基礎模型選擇上,AI理論的組合方法依托形式化的表示與轉化,如情景演化、定理證明等方法,主要的模型有Pi演算、CCS等進程代數,雖具有動態演化特性,但復雜性高;而基于Petri網模型的組合方法既能夠滿足動態性需求,復雜性低于AI理論的方法,Petri網支持完全性、組合性與異步性等,圖形化表示的直觀性以及形式語義的表達能力。

語義Web服務組合方法根據服務請求,選取系列的子服務并組織其執行過程,形成服務組合結果,針對同一個服務請求,將存在1個或以上的組合結果能夠滿足該請求,那么如何分析其組合結果中子服務的可用性以及評估組合結果與用戶請求間的匹配程度,從而實現自動化地對服務組合結果進行排序以便于用戶進行選擇,是組合方法中的關鍵問題。

當前的語義Web服務組合模型僅能夠表示語義Web服務組合的結果而未能實現組合結果與用戶請求匹配程度的計算,有的學者研究并提出了從QoS等非功能參數進行組合結果的分析與選擇,但已有的這些方法均未能分析組合過程中的子服務對組合結果的影響以及組合結果與用戶請求匹配程度的計算。

針對上述不足,本發明提出基于子服務權重與子服務關聯相似度的度量方法,度量服務組合結果在結構與關聯關系上與用戶請求的匹配程度,便于對服務組合結果進行選擇。

發明內容

本發明的目的在于解決目前的服務組合結果的度量方法無法處理子服務的可用性、無法評估組合結果在子服務關聯及功能結構上與用戶請求的匹配程度等問題,本發明針對服務組合結果中子服務的關聯關系與功能結構進行分析,提出一種語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法。

為了實現上述發明目的,采取的技術方案如下:

一種語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法,其包括如下步驟:

1)將語義Web服務組合方法得到的組合結果用有向層次圖表示;

2)根據步驟1)所得的有向層次圖,分析每個子服務的輸入列表被滿足的情況,判斷子服務的可用性,從而得到子服務以及組合結果的可執行性;

3)根據步驟1)所得的有向層次圖,分析每個子服務的每個輸出的用途,通過人工智能方法分析得出不同用途的輸出的重要性系數,從而計算每個子服務的權重;

4)結合子服務權重以及IO關聯關系的概念相似度,提出子服務的關聯相似度計算方法;

5)結合步驟4)的關聯相似度計算方法,計算目標輸出的關聯相似度,結合組合結果中的子服務個數,聯合計算得到組合結果與用戶請求的匹配程度。

上述的語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法中,步驟1)所述有向層次圖包括:

方框表示服務組合結果中的子服務;

圓圈表示子服務的輸入、輸出、前置條件以及后置條件信息,位于方框上方的圓圈是該子服務的輸入列表;位于方框下半部分的圓圈表示該子服務的輸出列表;位于方框左側的圓圈代表該子服務的前置條件;位于方框右側的圓圈代表該子服務的后置條件;

關聯的有向邊表示前一個子服務A的某個輸出與后一個子服務B的某個輸入相匹配,將子服務A產出的數據傳遞到子服務B。

上述的語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法中,步驟2)具體包括:分析語義Web服務組合結果的有向層次圖中每個子服務的輸入列表,判斷輸入列表中是否存在輸入,且該輸入不存在任何的有向邊與之關聯,當存在這類輸入時,該子服務所需的輸入沒有被完全滿足,該子服務不具有可用性,則該組合結果不具有可執行性,相反,當子服務的輸入列表中的所有輸入均被滿足時,該子服務具有可用性,而當組合結果的所有子服務均具有可用性時,該組合結果具有可執行性。

上述的語義Web服務組合結果的復合相似度度量方法中,步驟4)和步驟5)所述的關聯相似度計算方法包括:

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