語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、隨著面向服務(wù)計(jì)算模式深入應(yīng)用，語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)作為萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)與語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)兩大技術(shù)融合的一個(gè)領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)。語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)是目前實(shí)現(xiàn)“云計(jì)算”按需服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳感器萬(wàn)維網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及“云計(jì)算”等諸多新興領(lǐng)域的興起，使得語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究不僅具有重要的理論意義，也具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。
　　近年來(lái)國(guó)內(nèi)外針對(duì)語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)中的萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注、萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)以及萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)自動(dòng)組合等若干關(guān)鍵問(wèn)題取得了許多有價(jià)值的研

2、究成果，但是這些問(wèn)題還有待深入研究。論文針對(duì)這幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)了深入的研究工作，并把一些研究成果初步應(yīng)用到傳感器萬(wàn)維網(wǎng)中。
　　論文主要貢獻(xiàn)可歸納為以下幾個(gè)方面:
　　(1)提出了一種基于語(yǔ)義詞典的萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注方法?，F(xiàn)有語(yǔ)義標(biāo)注方法的前提條件是各方需要使用共同認(rèn)知的領(lǐng)域本體庫(kù)，但是在萬(wàn)維網(wǎng)這類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，這個(gè)前提條件是難以做到的。本文提出了一種基于語(yǔ)義詞典的服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注方法，解決服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注方法對(duì)共同認(rèn)知領(lǐng)域本體庫(kù)依

3、賴的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明基于語(yǔ)義詞典的服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注方法，能夠提高服務(wù)發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確率，同時(shí)該方法容易被用戶使用，并且與現(xiàn)有的一些萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)語(yǔ)義標(biāo)注方法(例如SAWSDL)相兼容。
　　(2)提出了語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的構(gòu)造算法，解決了注冊(cè)萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)信息的有效組織問(wèn)題，同時(shí)給出了基于語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的服務(wù)語(yǔ)義快速發(fā)現(xiàn)算法。語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)可部署在一個(gè)服務(wù)注冊(cè)中心，把那些在語(yǔ)義層面上具有相同輸入?yún)?shù)集合的服務(wù)聚集在一個(gè)樹(shù)干節(jié)點(diǎn)之上，

4、而對(duì)應(yīng)的每個(gè)服務(wù)作為該節(jié)點(diǎn)的葉子節(jié)點(diǎn)，以此縮小萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法的搜索空間。本文采用元素檢索矩陣的方法，快速查找到語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的樹(shù)干節(jié)點(diǎn):首先在服務(wù)注冊(cè)過(guò)程中給樹(shù)干節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)唯一值并建立該值和節(jié)點(diǎn)之間的索引;然后利用樹(shù)干節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)的所有參數(shù)集中的元素（萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)的輸入?yún)?shù)或是它們的交集）建立一個(gè)元素檢索矩陣，樹(shù)干節(jié)點(diǎn)的值可以通過(guò)查詢?cè)貦z索矩陣得到并快速找到相應(yīng)節(jié)點(diǎn);最后服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法將在此節(jié)點(diǎn)依據(jù)請(qǐng)求服務(wù)的功能屬性查找在語(yǔ)義上

5、匹配的服務(wù)。雖然語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的構(gòu)造要花費(fèi)一定的時(shí)間，但是該過(guò)程可作為一種預(yù)處理的手段，減少了服務(wù)發(fā)現(xiàn)階段的語(yǔ)義計(jì)算時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明基于語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法與同類(lèi)服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法中有較快的響應(yīng)時(shí)間。
　　(3)提出了一種基于狀態(tài)演算理論的服務(wù)動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化算法。本文把萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)動(dòng)態(tài)組合過(guò)程看成是一個(gè)狀態(tài)演算過(guò)程。用戶請(qǐng)求的輸入?yún)?shù)集合作為初始態(tài)，用戶想要獲得的結(jié)果集作為終止態(tài)，而每個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)都看成一個(gè)能促使?fàn)顟B(tài)變遷的

6、動(dòng)作。注冊(cè)中心的萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)不需要按照傳統(tǒng)算法進(jìn)行形式化轉(zhuǎn)換，服務(wù)組合算法根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)的信息（用戶提交的和中間過(guò)程中產(chǎn)生的），采用服務(wù)快速發(fā)現(xiàn)算法去匹配和發(fā)現(xiàn)滿足條件的原子服務(wù)，直到狀態(tài)變遷到滿足結(jié)果集為止。整個(gè)狀態(tài)的變遷過(guò)程中可以記錄各個(gè)原子服務(wù)之間的依賴關(guān)系和執(zhí)行先后順序，因此可以簡(jiǎn)化服務(wù)組合方案。與同類(lèi)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)比較，結(jié)果表明本文提出的算法具有較好的時(shí)間效率。
　　(4)把基于語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)算法應(yīng)用

7、到傳感器萬(wàn)維網(wǎng)領(lǐng)域，解決了傳感器萬(wàn)維網(wǎng)中服務(wù)的注冊(cè)和基于語(yǔ)義的服務(wù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。SWE采用OGC目錄服務(wù)來(lái)管理和發(fā)現(xiàn)傳感器萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)，但是這種服務(wù)發(fā)現(xiàn)還是處于語(yǔ)法層面。本文結(jié)合觀測(cè)與測(cè)量O&M(Observation and Measurement)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)O&M中每個(gè)評(píng)測(cè)項(xiàng)用具體參數(shù)集合進(jìn)行細(xì)化。例如，用（一氧化碳、二氧化硫）來(lái)細(xì)化觀測(cè)空氣污染程度，以滿足語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)的構(gòu)造性質(zhì)，便于利用語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)檢索樹(shù)來(lái)管理和發(fā)現(xiàn)傳感器萬(wàn)維網(wǎng)