（计算机软件与理论专业论文）基于语义距离的web服务发现算法.pdf

山东大学硕士学位论文 摘要 随着i n t e r n e t 的迅猛发展，w e b 上可获得的w e b 服务的急剧增多，如何从庞大 的服务群中有效地获得所需功能的w e b 服务成为了值得关心的问题。然而传统的 服务发现技术是在语法描述的基础上，通过关键词匹配来实现，由于缺乏对w e b 服务的语义信息的描述，智能化程度不高，无论在精确度还是在返回率上都无法 满足人们日益增长的需求。而语义w e b 的目的就是扩展当前的w e b ，使得网络中所 有信息都是具有语义的，是计算机能够理解和处理的。因此，基于语义的w e b 服 务发现逐渐成为了当前的研究热点。 本文总结了现有服务发现技术的优势，提出了一种基于语义距离的w e b 服务 发现算法，通过计算概念之间的语义距离来计算概念之间的相似度，通过概念之 间的相似度可以计算服务之间的相似度。为此，本文针对如下几个关键问题展开 研究： 语义距离算法的改进：概念之间的基本关系包括等价关系、继承关系、包含 关系和自定义关系，本文根据这些关系重要性的不同进行加权，在此基础上 进行概念之间语义距离的计算，使得概念语义距离的计算更加准确。 语义相似度的计算：基于语义距离的目的是为了进行相似度的计算，本文语 义相似度包括三种分别用于表示w e b 服务不同层次的匹配程度：概念相似度、 概念集合相似度、服务相似度，本文给出了这三种相似度的计算算法。 w e b h 艮务匹配算法：基于语义相似度的计算，本文提出了一种基于服务相似 度的匹配算法，该匹配算法采用两层匹配模型，首先对服务类别进行相似匹 配，再对服务的输入、输出进行相似度计算，最后对结果排序，将最佳结果 返回给服务请求者。 通过对本体概念间多种关系及其重要性的不同的考虑，使得概念相似度的计 算更加准确，提高了服务发现的准确率。 关键词：服务发现，语义距离，o w l s ，语义相似度 山东大学硕士学位论文 a b t r a c t w i t ht h ef a s td e v e l o p m e n to fi n t e r n e t ，t h eg r o w i n gn u m b e ro fw e b s e r v i c e sa v a i l a b l eo nt h ew e br a i s e sn e wa n dc h a l l e n g i n gs e a r c hp r o b l e m s ： e f f i c i e n t l yl o c a t i n gf u n c t i o n a l i t y d e s i r e dw e bs e r v i c e sa m o n gn u m b e r so f w e bs e r v i c e s h o w e v e r ，t r a d i t i o n a lw e bs e r v i c ed i s c o v e r i n gt e c h n o l o g yi s d o n eb yk e y w o r dm a t c hb a s e do nt h es y n t a c t i cd e s c r i p t i o no fw e bs e r v i c e s u c hw e bs e r v i c ed i s c o v e r i n gt e c h n o l o g yc a nn o tc a p t u r et h es e m a n t i c i n f o r m a t i o no fw e bs e r v i c ea n di sl a c ko fi n t e l l i g e n c e t h ep u r p o s eo f s e m a n t i cw e bi st oe x t e n dt h ec u r r e n tw e b ，m a k e st h ei n f o r m a t i o no nt h e w e bs e m a n t ic a n du n d e r s t o o d ，m a n a g e d b ym a c h i n e s os e m a n t i c b a s e dw e b s e r v i c ed i s c o v e r i n gt e c h n o l o g yi sb e c o m i n gah o tr e s e a r c ht o p i c t h i sp a p e rm a k eas u m m a r yo fa d v a n t a g eo fe x i s t i n gs e r v i c ed i s c o v e r i n g t e c h n o l o g y ，p r o p o s e saw e bs e r v i c ed i s c o v e r ya l g o r i t h mb a s e do ns e m a n t i c d i s t a n c e ，w h i c hu s i n gs e m a n t i cd i s t a n c eo ft w oc o n c e p t sc o m p u t et h e c o n c e p ts i m i l a r i t y ，a n dt h e nu s i n gc o n c e p ts i m i l a r i t yc o m p u t et h e s i m i l a r i t yo fs e r v i c e ，f o rt h i s ，t h ef o l l o w i n gt h r e ep a r t sa r es t u d i e d i nt h i sp a p e r ： i m p o r v e m e n ta l g o r i t h e mo fs e m a n t i cd i s t a n c e ：t h eb a s er e l a t i o no f c o n c e p t si n c l u d ee q u a v a l a t i o nr e l a t i o n 、s u b s u m er e l a t i o n 、i n h e r i t a n c e r e l a t i o na n ds e l f d e f i n er e l a t i o n ，t h ep a p e rb a s e do nt h ed i f f e r e n c e o ft h i sr e l a t i o n ，g i v eas t r e n g t hf o re a c hr e l a t i o n ，a n dt h e nc o m p u t e t h es e m a n t i cd i s t a n c eo fc o n c e p t s ，m a k et h ec o m p u t i n go fs e m a n t i c d i s t a n c em o r ep r e c i s e l y t h ec o m p u t eo fs e m a n t i cs i m i l a r i t y ：t h ep u r p o s eo fs e m a n t i cd i s t a n c e i sf o rt h ec o m p u t eo fs e m a n t i cs i m i l a r t i y ，i nt h i sp a p e r ，s e m a n t i c s i m i l a r i t yi n c l u d et h r e ek i n d so fs i m i l a r i t y ：c o n c e p ts i m i l a r i t y 、 c o n c e p ts e ts i m i l a r i t y 、s e r v i c es i m i l a r i t y t h i sp a p e ra l s os h o wh o w t oc o m p u t et h i ss i m i l a r i t y i i 山东大学硕士学位论文 a l g o r i t h mo fw e bs e r v i c em a t c h ：b a s e do nt h es e m a n t i cs i m i l a r i t y 。t h i s p a p e rp r o p o s eas e r v i c em a t c ha l g o r i t h m ，w h i c ha d o p tt w ol a y e rm a t c h m o d e l ，f i r s ti st h es e r v i c e c a t e g o r ym a t h c ，t h e ns e p e r a t ec o m p u t i n gt h e i n p u ta n do u t p u to fs e r v i c e s ，f i n a l l y ，s o r tt h em a t c hr e s u l t ，a n dp u t t h eb e s tr e s u l tt os e r v i c er e q u e s t b yt a k ei n t oa c c o u n tt h em u l t i p l er e l a t i o na n dt h ed i f f e r e n c eo f r e l a t i o ni m p o r t a n t c e ，m a k et h ec o m p u t i n go fc o n c e p ts i m i l a r i t ym o r e p r e c i s e l y ，t h e r e b yi n c r e a s i n gt h ea c c u r a t e l yo fs e r v i c ed i s e o v i n g k e y w o r d s ：s e r v i c ed i s c o v i n g ，s e m a n t i cd i s t a n c e ，s e m a n t i cs i m i l a r i t y ，o w l s i i i 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。 对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方 式标明。本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：盏整日期：2 二：刍 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论 文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：蜇遣导师签名：弛日期：z 丝 山东大学硕士学位论文 基于语义距离的w e b 服务发现算法 第1 章绪论 1 1 研究背景 w e b 服务“。2 1 技术是随着互联网特别是w e b 技术的发展而出现并不断发展、成 熟，从集中式发展到分布式。w e b 服务作为一种新兴的w e b 应用模式，是一个崭新 的分布式计算模型，是w e b 上数据和信息集成的有效机制。在商务应用中，w e b 服务能够解决传统电子商务应用的高维护代价和更新代价问题，成为目前应用环 境中最为合理的解决方案。 随着互连网的广泛应用和高速发展，各种基于网络的w e b h 务如雨后春笋般 出现了，w e b 已从静态的页面的存储库发展到了今天的交互式的，自动的，智能 的w e b h 务的存储库。多个w e b 服务的协作能满足用户动态地、即时地提出的任务 执行，信息提供、商业交易的需要。w e b 服务为应用开发者和终端用户带来了前 所未有的优势。由于w e b 服务采用被广泛接受的标准女n s o a p 等，w e b 服务应用模式 简化了商业应用的开发和交互，实现了代码重用和松散耦合。此外，它还提供给 终端用户直观的浏览界面，使得他们来选择，设定和组装自己的w e b 服务。但是， 与此同时，用户面对表现形式和复杂性都可能不相同的服务，如何正确、高效地 从如此庞大的w e b 服务群中找到自已所需的服务则变得越来越具有挑战性。特别 地，w e b 数量的急剧增多，用户将面临大量功能相似的服务选择，如何从众多的 功能相似的w e b 服务中发现最佳服务成为当今w e b h 务的热点研究之一。而这些正 是w e b 服务发现的任务。因此，进行提高w e b 服务发现的能力的研究具有重要意义。 高效的w e b 服务发现技术成为用户有效利用w e b n 务的关键。为此，研究者们针对 提高w e b 服务发现高效性和准确性展开了研究。目前，基于w e b 服务发现的研究主 要体现在如下两个方面：( 1 ) 基于u d d i 扩充服务语义信息，以提供对服务发现的支 持：( 2 ) 在服务描述的基础上研究支持智能化的语义匹配，以提供对服务准确定 位。 1 2w e b 服务发现 所谓w e b 服务发现，就是用户或程序以某种方式在不同类型的w e b 服务中找到 其需要的服务，以执行w e b 服务请求，w e b 服务发现是w e b 服务系统架构中的一个 山东大学硕士学位论文 重要部分。w e b 服务发现整个过程由如下四个步骤组成如图卜1 所示 圈卜1w e b 服务体系结构 服务提供者描述其提供地服务( 服务描述) 。 服务提供者将服务在服务注册中心注册，把服务描述发布( 服务发布) 。 服务请求者通过a p i 向服务注册中心寻求它所需要的服务( 服务请求) 。 服务注册中心把服务请求与已注册的服务进行匹配，把匹配结果返回给服务 请求者( 服务匹配) 。 为了达到高效性，整个发现过程必须达到一些基本的需求。接下来，我们来 分析一下上面提到的服务发现过程中四个步骤的各自的基本需求： 服务描述需求 对服务的分类，发现和使用而言，w e b 服务的功能的描述是很重要的。服务 描述应该包括服务的功能性的属性描述和非功能性的属性描述。服务描述需要能 被人工和机器理解，这意味着服务描述语言应该能用语义和语法的表示方式来描 述w e b 服务功能性的，非功能信息，描述语言应该支持基于描述的推理。例如： 我们想要找一个预定服务，我们希望我们的请求与任何提供旅店预定的服务进行 匹配。一种可行的方法就是使用本体。本体包含了对领域中基本概念以及它们之 间关系的计算机可使用的定义。本体用于人之间，数据库之间和应用之间的领域 信息的共享。 服务发布需求 服务发布是服务提供者把对服务的描述向其服务注册中心注册服务( 发布 ) ，因而能被广泛使用的基本步骤。它提供了服务共享的平台，因而需要建立一 个全球化的、与平台无关的、开放式的架构以共享信息，共享应用。u d d i 是一种 解决方案。它是一套基于w e b 的、分布式的、为w e b 月及务提供信息注册和查询的 山东大学硕士学位论文 实现标准规范，u d d i 注册中心为w e b h 务提供了一个良好的服务发布、维护和管 理环境，受到业界的深厚的支持。 服务请求描述的需求 服务请求描述是服务发现过程重要的一部分，必须能描述服务的功能。为了 能使服务请求与广告服务能在共享语义基础上进行匹配，遵循与服务发布时的相 同的服务描述规范。 服务匹配需求 服务匹配过程是在服务描述的基础上，对服务请求与已发布的服务描述进行 匹配。因此，为了提供服务匹配能力，需要利用服务请求描述和广告服务描述中 的属性的语义和语法信息基础上，以准确和高效性为目标，进行智能化的匹配。 1 2 1w e b 服务发现所面临的问题 目前在w e b 服务的描述和匹配方面，仍然存在着许多技术缺陷，制约着w e b 服务的准确、高效的发现。主要体现在以下一些方面： 以语法性语言表达的w e b 服务，主要是面向人直接阅读的，不利于计算机直 接阅读和处理； 不同团体对同一领域事物的认识和表示往往不同，使得来自服务提供者与 服务请求者关于同- - w e b 服务的描述存在着冲突，这种认识上的差异所产生的描 述述差异可被称作语义异构，具体表现在：( 1 ) 不同的服务描述使用多种术语表 示同一概念：( 2 ) 同一概念在不同的服务描述中表达不同的含义：( 3 ) 各服务描述 使用不同的结构来表示相同( 或相似) 的信息； 以关键字匹配的方式为主的检索，根据发布服务描述中是否包含请求查询中 的关键词来返回结果，由于许多不相关的服务也会在它的描述中包含查询关键 词，检索的结果往往会出现很多不相关的w e b 服务，随着服务数量的增大，检索 的准确率就越低。同时这种关键字匹配的方法，查询关键词与广告服务描述中的 关键词可能是语义相同但是非语法相同的，遗漏了大量与检索概念同义或相关的 内容信息，因此检索在查全率方面不高，难以达到期望效果； 服务的检索只是对服务功能描述的关键词匹配，无法充分反映服务所提供 服务的功能信息，造成服务检索结果不理想； 山东大学硕士学位论文 12 2 语义方法的提出 为了解决上面提出的服务发现所面临的问题，可以使用语义方法来描述w e b 服务的功能信息和非功能信息，这也是实现智能服务发现的要求。 信息在各个方面有所不同，其中的一个区别就是，有些信息是主要提供给人 使用的，而有些则主要是给机器用的。为计算机所使用的文档加入意义，就可以 把w e b 变成一个语义网。所以语义网并非独立的另一个w e b ，而是现在的w e b 的一 个延伸。在其中，如w e b 服务等信息具有定义完好的含意，则将利于机器之间、 人机之间的合作。计算机将会有能力发现数据的语义含义。这种基础研究的最终 结果就是能够刺激开发自动化的网络服务，完成一些例如w e b 服务发现等复杂的 任务。 语义w e b 提供以下两方面的作用： ( 1 ) 提供了本体( o n t o l o g y ) ，起着共享知识库( s h a r e dk n o w l e d g eb a s e s ) 或统一 词典( u n i v e r s a ld i c t i o n a r i e s ) 的作用。这就能实现仅使用x m l 技术所不能实现 的w e b 服务功能描述。o n t o l o g y 是描述概念及概念之间关系的概念模型，通过概 念之间的关系来描述概念的语义。 ( 2 ) 提供了一套逻辑以进行推理，以o n t o l o g y 中的术语来构成更加复杂的概念， 并相互作用。 1 2 3 研究现状 最早为发现w e b 服务而增加语义信息的是d a m l s 。1 。o w l s “j5 1 是在d a m l s 的 基础上发展起来的。o w l s 采用o w l 描述w e b 服务，提供了足够的表示w e b 服务能力 和特性的语义信息，目的是实现自动的w e b 服务发现、调用、合成和执行监控。 目前，许多研究都是基于o w l s 展开的，如语义表示的研究，服务绑定 的研究”1 ，基于本体的服务匹配的研究，o w l s $ 口u d d i 相结合的研究等。，”1 。其 中将o w l s 与u d d i 相结合，补充u d d i 的w e b 服务表示语义，增强服务发现能力，是 服务最佳发现的一种趋势。在当前存在的研究中，主要分为两类： ( 1 ) 实现o w l s 本体描述信息至i u d d i 的映射，补充u d d i 的w e b 服务语义描述能力， 通过将d a m l - s 概要信息映射到u d d i 注册库中，来补充w e b 服务描述语义。1 ”1 ： ( 2 ) 基于o w l 扩展w s d l 模式，并基于扩展的w s d l 实现w s d l 到0 w l s 本体的映射，再 将语义信息扩展到u d d i 中。o w l s 服务概要信息全面地描述了服务，是服务发现 的依据。采用将o w l 本体扩展到w s d l 模式的方法补充w e b 服务的语义描述信息，其 山东大学硕士学位论文 扩展的信息类似于o w l - s 中的s e r v i c e g r o u n d i n g 描述，强调的是从w e b , q 务描述的 多个操作中发现恰当的操作“。 1 3 研究内容 基于语义的w e b 服务发现主要包括两个关键技术： 如何利用语义表示w e b 服务，即语义w e b 服务的描述模型，主要是如何描述 w e b 服务的功能性信息。 如何利用语义改进w e b 服务发现策略，使得基于语义的w e b 服务在查准率和 查全率方面比传统的基于关键字的发现机制更加符合用户的需求，即如何进 行基于语义的w e b 服务的匹配。 本文总结了现有服务发现策略的优势，提出了一种基于语义距离的w e b 服务 匹配算法，基本思想： 1 ) 基于语义计算请求服务和发布服务的语义相似度，2 ) w e bj 务通过一系列 概念集合进行描述的，因此计算服务的语义相似度，可以通过计算概念集合的相 似度来获得，首先应该计算两个概念的语义相似度，3 ) 而计算概念间语义相似度 的方法是，将两个概念映射到本体后，计算概念之间的语义距离，语义距离越大， 相似度越小，语义距离越小，相似度越大。为此，本文针对如下几个关键问题展 开研究： 语义距离的计算 本体通过概念与概念之问的关系来表示语义，本体基本的关系包括等价关 系、继承关系、包含关系( 整体部分关系) 和自定义关系，本文根据这些关系重要 性的不同进行加权，在此基础上进行语义距离的计算。 语义相似度的计算 基于语义距离可以进行相似度的计算，本文语义相似度包括三种分别用于 表示w e b 服务不同层次的匹配程度：概念相似度、概念集合相似度、服务相似度。 本文给出了这三种相似度的计算算法。 w e b h 务匹配算法 基于语义相似度的计算，本文提出了一种基于服务相似度的匹配算法，该匹 配算法采用两层匹配模型，首先对服务类别进行相似匹配，再对服务的输入、输 出进行相似度计算，最后对结果排序，将最佳结果返回给服务请求者。 山东大学硕士学位论文 原型系统的实现 本论文最后在采用上述各部分研究内容的基础上，给出一个基于语义的w e b 服务发现原型系统的实现，为本文的研究提供了试验条件。 1 4 论文组织 本文其余内容的组织如下： 第二章，主要介绍了本文中需要用到的相关技术。 第三章，语义相似度计算，包括语义距离计算算法及概念相似度、概念集合相似 度的计算算法。 第四章，w e b 服务匹配算法，基于语义相似度的计算，本文提出了一种基于服务 相似度的匹配算法，该匹配算法采用两层匹配模型，首先对服务类别进行相似匹 配，再对服务的输入、输出进行相似度计算，最后对结果排序，将最佳结果返回 给服务请求者。 第五章，介绍了本文的研究背景i p v i t a ，以及基于本文提出的w e b 服务匹配算法 的一个原型系统。 第六章，结束语，对本文的工作进行了总结并对今后的工作进行展望。 山东大学硕士学位论文 第2 章相关技术介绍 目前w e b 在信息表达和检索方面的缺陷，主要在于它的设计目的是面向用户直 接阅读和处理的，没有提供给计算机可读的语义信息，所以限制了计算机在信息 检索中自动分析处理以及进一步智能处理信息的能力。而语义w e b 作为一项面向 因特网应用的通用技术，语义网的设计目标是为实现因特网上的信息提供具有机 器可以理解的语义信息，为解决上述因特网发展在信息表达和检索方面存在的瓶 颈问题提供了新的思路和处理手段。因此，将语义网的相关技术应用到w e b 服务 发现中，使w e b 务的描述以一种语义清晰的方式表达，提高服务定位的准确率， 实现更高程度的智能化服务匹配。在服务发现技术中，利用语义描述是达到该目 标的有效途径。 本章主要介绍语义w e b 、本体论技术以及w e b n 务的本体描述语言o w l - s 。 2 1 语义w e b 2 1 1 语义w e b 概述 语义w e b 是由w w w 的创始人t i mb e r n e r s l e e 作为第二代w e b 的概念提出来的， 在文献“2 1 中给出这样的解释：“语义w e b 是现在的w e b 的一种扩展，在其上信息被 给予明确定义的含义，使得计算机和人类更好地协同工作”。简而言之，语 义w e b 基于这样一种思想：w e b 上定义和链接的数据不应该仅仅是为了格式上的显 示，使人更容易理解，而且可以在各种应用程序中让机器也能够理解，并自动进 行相应处理。语义w e b 的目标就是通过向数据中添加机器可理解的语义，以及使 用使用启发性的元数据来将w e b 上的海量信息以一种机器可理解的方式组织起 来，以满足w e b 应用对数据互操作性的要求。语义w e b 主要实现以下目标： 表达意义：将w e b 资源的含义以一种结构化的形式表达出来，改变目前w e b 内 容面向人工处理的表示方式，使计算机能自动处理w e b 的语义，理解其含义， 能代替人类自动处理信息，从这个角度看，语义w e b 集成了w e b 的普遍性和尽 可能分散的特点： 知识表示：与人工智能中的知识表示有联系也有很大的区别，其中重要的不 同点是传统知识表示是集中式控制的，也即概念定义是全局的，这种方式无 法适应w e b 高度分布式的结构。语义w e b 针对w e b 的特点提出了基于o n t o l o g y 山东大学硕士学位论文 的知识表示，能很好的支持高度分布式应用如w e b 服务描述与发现； 本体论( o n t o l o g y ) ( 概念知识说明) ：本体论是语义w e b 的基础，它是用来描述 语义信息的元数据的元数据。在语义w e b 中，人们都可以定义自己的语义表 述，但是在与其它服务交互时需要有一种机制声明所定义的概念，否则就不 可能解释元数据的含义。本体论定义了对象的类以及这些类间的关系，还定 义了推理规则，以文档的形式随语义描述一起发布，已经发布的本体论语言 标准是o w l ； 知识的演化：语义w e b 中人们可以很方便的根据自身需要定义概念知识，而语 义w e b 规定了统一的语义标记语言，可以将这些层出不穷的概念组织在一起， 大大加快w e b 女h 识的优化和更新。 21 2 语义w e b 结构 下面简要的讨论语义w e b 的结构。正如本章前面所述，目前w e b 所面临的问题 主要是元数据信息的处理及语义的缺乏，导致 w e b 的信息只是机器可读的，而 不是机器可理解的。语义w e b 的目的就是要提供一种具有语义支持的计算平台， 这样可以以一种机器可以处理的方式来表示和处理信息。语义w e b 是一种逻辑上 一致的数据，是一种体系结构，语义w e b 的体系结构如图2 1 所示“： 图21 语义w e b 的体系结构 山东大学硕士学位论文 在语义w e b 的分层结构中，u n i c o d e $ 口u r i 是整个语义化w e b 的语法表示基础， u n i c o d e 提供了资源编码，而u r i 用于标识资源。第二层x m l + x m l n s + x m l s 提供了 表示数据内容和结构的语法：第三到第五层是语义化w e b 提供语义交互支持的核 心，其中r d f m s + r d f s 提供了描述w e b 资源的数据模型及类型原语，这样可以表示 论断、定义模式，而o n t o o g y 层是在r d f s 基础上定义的概念和关系抽象描述，用 于描述应用领域的知识，而第五层主要定义逻辑描述原语，为更高层的逻辑推理 提供语义上的支持。第六和第七层主要是在下面各层提供的功能基础上进行逻辑 推理、证明等操作。 x m l 与r d f 都能为所描述的资源提供一定的语义，但在处理语义上存在两个 问题( i ) 同一概念有多种词汇表示：( 2 ) 同一个词有多种含义( 概念) 。为了解决这 两个问题，很自然地需要引入本体论。本体论通过对概念的严格定义和概念与概 念之间的关系来确定概念的精确含义，从而表示共同认可的、可共享的知识。因 此在语义w e b 中，本体论具有非常重要的地位，是解决语义层次上w e b 信息共享和 交换的基础。 2 2 本体论 22 1 本体定义 本体论最早是一个哲学的范畴，后来随着人工智能的发展，被人工智能界给 予了新的定义。然而最初人们对o n t o l o g y 的理解并不完善，这些定义也处在不断 的发展过程中，比较有代表性的定义“”如下： 范畴 提出时间提出人 定义 客观存在的一个系统的解释和说明， 哲学 客观现实的一个抽象本质 1 9 9 1 n e c h e s 等给出构成相关领域词汇的基本术语 和关系，以及利用这些术语和关系构成的 规定这些词汇外延的规则的定义 计算机 1 9 9 3 g r u b e r概念模型的明确的规范说明 1 9 9 7 b o r s t共享概念模型的形式化规范说明 1 9 9 8 s t u d e r共享概念模型的明确的形式化规范 说明 山东大学硕士学位论文 最后一个定义的说明体现了本体论的四层含义： 1 ) 概念模型( c o n c e p t u a l i z a t i o n ) ：通过抽象出客观世界中一些现象 ( p h e n o m e n o n ) 的相关概念而得到的模型，其表示的含义独立于具体的环境状态： 2 ) 明确( e x p l i c i t ) ：所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义； 3 ) 形式化( f o r m a l ) ：o n t o l o g y 是计算机可读的； 4 ) 共享( s h a r e ) ：o n t o l o g y 中体现的是共同认可的知识，反映的是相关领域中公 认的概念集，它所针对的是团体而不是个体。本体论的目标是捕获相关的领域的 知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词汇，并从不同 层次的形式化模式上给出这些词汇( 术语) 和词汇之间相互关系的明确定义。 2 22 建模原语 对于语义w e b 而言，用分类法组织的本体论最有意义，p e r e z 等人用分类法组 织了本体论，归纳出5 个基本的建模元语： 1 ) 类( c l a s s e s ) 或概念( c o n c e p t s ) ：指任何事务，如工作描述、功能、行为、策 略和推理过程。从语义上讲，它表示的是对象的集合，其定义一般采用框架结构， 包括概念的名称，与其它概念之间的关系的集合，以及用自然语言对概念的描述： 2 ) 关系( r e l a t i o n s ) ：在领域中概念之间的交互作用，形式上定义为n 维笛卡儿 积的子集：r ：c 1 c 2 c n 。如子类关系( s u b c l a s s - o f ) 。在语义上关系对 应于对象元组的集合： 3 ) 函数( f u n c t i o n s ) ：一类特殊的关系。该关系的前n 一1 个元素可以唯一决定 第n 个元素。形式化的定义为f ：c l c 2 x c n 一1 一c n 。如m o t h e r o f 就是一个函 数，m o t h e r o f ( x ，y ) 表示y 是x 的母亲： 4 ) 公理( a x i o m s ) ：代表永真断言，如概念乙属于概念甲的范围； 5 ) 实例( i n s t a n c e s ) ：代表元素。从语义上讲实例表示的就是对象。 另外，从语义上讲，基本的关系共有4 种： 山东大学硕士学位论文 关系名 关系描述 p a r t o f 表达概念之间部分与整体的关系。 k i n d o f 表达概念之间的继承关系，类似于面向对象中的父类 与子类之间的关系。 i n s t a n c e o f 表达概念的实例与概念之间的关系，类似于面向对象 中的对象和类之间的关系。 a t t r i b u t e o f 表达某个概念是另一个概念的属性。如“价格”是桌 子的一个属性。 在实际建模过程中，概念之间的关系不限于上面列出的4 种基本关系，可以 根据领域的具体情况定义相应的关系，例如可以定义同义词关系。 2 23 本体语言 本体通常使用基于逻辑的语言来表达，于是详细性、准确性、一致性、健壮 性和明显的区别能够在类、属性和关系之间达到。一些本体工具能够使用本体来 执行自动的推理，因此可以用来向智能的应用提供高级的服务，比如：概念上 语义的查找和检索、软件a g e n t s 、决策支持、语音和自然语言理解、知识管理、 智能数据库和电子商务等。 语义w e b 中的本体作为一种描绘文档语义的方式，使这些文档的语义能够被 w e b 应用和智能a g e n t 所使用。使用本体来构造和定义当今正在聚集和标准化的元 数据术语是非常有用的，明天的应用将是更加智能的，在这种意义上它们能够达 到人类的概念层次上。 本体对于那些想要查找或者合并分散信息的应用是非常关键的。虽然x m l d t d 平h x m ls c h e m a 对于在两个遵守预先定义的协议的应用是足够的，但是由于它们缺 乏语义使得机器难以利用新的x m l 词汇来执行任务。同样的术语在不同的上下文 可以具有不同的意思，不同的术语可以被用来表达相同的意思。r d f 和r d fs c h e m a 通过允许联系与标识符的简单语义来着手处理这个问题。使用r d fs c h e m a ，一个 人能定义具有多个子类和超类的类，定义具有子属性、领域和范围的属性。在这 种意义上，r d fs c h e m a 是一种简单的本体语言。然而，为了达到在众多独自发展 和管理的模式之间的交互操作，丰富的语义是必须的。例如，r d fs c h e m a 不能定 义p e r s o n 并h c a r 类是不相交的，或者一支四重唱曲刚好有四个音乐家作为成员的。 这就是为什么必须在r d fs c h e m a 之上引入本体层的原因。 o w l 全称w e bo n t o l o g yl a n g u a g e ( w e b 本体语言) “1 ，是w 3 c 推荐的语义互联 山东大学硕士学位论文 网中本体描述语言的标准。它是从欧美一些研究机构的一种结合性的描述语言 d a m l 十o i l 发展起来的，结合了d a m l 十o i l 设计和应用中得到的经验教训。其中 d a m l 来自美国的提案d a m l o n t ，o i l 来自欧洲的一种本体描述语言。 o w l 通过提供一个具有形式语义的附加词汇表，使得它比e 自x m l 。r d f ； i r d f s c h e m a 支持的w e b p q 容更具有机器可解释性。o w l 采用面向对象的方式来描述领域 知识，即通过类和属性来描述对象，并通过公理( a x i o m s ) 来描述这些类和属性的 特征和关系。 对于语义w e b 来说，并不是所有的应用都需要完备的逻辑推理，可能只用到 逻辑模型的一个子集。o w l 的设计就体现了这个思想，针对不同的需求有三个表 述能力递增的子语言，描述如下： 子语言o w ll i t e 是o w l 中相对容易实现部分的子集合，只提供了层次分类和 简单的约束功能，用于提供给那些只需要一个分类层次和简单的属性约束的 用户。 子语言o w ld l 提供了大部分o w l 词汇支持和r d f s 支持，并在语义上等同于描 述逻辑d l ( d e s c r i p t i o n l o g i c s ) 。它支持那些需要在推理系统上进行最大程 度表达的用户， 这里的推理系统能够保证计算完备性( c o m p u t a t i o n a l c o m p l e t e n e s s ，即所有地结论都能够保证被计算出来) 和可决定性 ( d e c i d a b i l i t y ，即所有的计算都在有限的时间内完成) 。它包括了o w l 语言 的所有约束，但是可以被仅仅鼍于特定的约束下。 子语言o w lf u l l 描述包括所有的o w l 词汇和r d f s 提供的原语，能够提供最大 程度的知识描述能力，但是由于过于复杂，且还不成熟，因此还在不断的更 新中。它支持那些需要在没有计算保证的语法自由的r d f 上进行最大程度表 达的用户。它允许在一个o n t o l o g y 在预定义的( r d f ，o w l ) 词汇表上增加词汇， 从而任何推理软件均不能支持o w lf u l l 的所有属性。 2 3o w l = s o w l s 。1 是使用w e b 本体论语言o w l 定义的一种w e b 服务的本体，它为w e b 服务 提供了核心的标记语言结构，用于精确描述w e b 服务的属性和能力，这些描述能 被计算机无二义的解释理解，这样就可以实现服务的自动发现、执行、组合、互 操作及执行监控。o w l - s 主要定义t w e b 服务三个方面的语义，如图2 2 所示：类 s e r v i c e 提供了声明w e b 服务的基础，每个服务都将对应为s e r v i c e 类的一个实 山东大学硕士学位论文 例：p r e s e n t s ，d e s c r i b e d b y 和s u p p o r t s 是s e r v i c e 类的三个属性：类 s e r v i c e p r o f i l e ，s e r v i c e m o d e l 和s e r v i c e g r o u n d i n g 分别为其可取值，它们的细 节因服务的不同而不同。 从图2 - 2 中可以看出，o w l 。一s 本体论主要包括三个类： s e r v i c e p r o f i l e ：对应商业层面，即描述服务是干什么的。它向寻找服务的 请求者提供服务的抽象描述从而使其能够判断该服务是否满足需要，通常作 为广告发布在服务目录中；同时，服务请求者也可将s e r v i c e p r o f i l e 作为表 达服务发现条件的语言，从而使得服务发现过程中的匹配能够更加方便。 s e r v i c e p r o f i e 描述服务的三个基本方面：服务提供者的信息、服务的功能 和服务的其他特征：( a ) 服务提供者的信息主要是其联系方式：( b ) 服务的功 能通过描述服务执行的状态转变来表达，具体地讲，首先它指定了服务所需 的输入和产生的输出；另外，由于服务执行前某些外部条件可能需要满足， 而服务执行后一些条件将发生变化，因此这方面的描述还包括服务所需的前 置条件以及服务执行的结果；( c ) 服务的其它特征包括各种有关该服务的信 息，如服务类属或分类法、服务质量信息、扩展或自定义服务参数，如最大 响应时间、服务可及的地理范围等。 图2 2w e b 服务的上层本体 s e r v i c e m o d e l ：基于过程描述服务是如何工作的。这使得搜索服务的请求者 能够：( a ) 做进一步深入的分析以判断服务是否满足需求；( b ) 把多个服务的 描述组合起来完成特定的任务：( c ) 在服务执行时协调各参与者的活动；( d ) 监控服务的运行。个过程可以具有任意多的输入、输出、先验条件和结果。 山东大学硕士学位论文 过程被分为原子过程( 可直接调用，无子过程) 、简单过程( 不可直接调用， 可被认为没有子过程，用作某些原子过程的视图或者复合过程的简单表达) 和复合过程( 由子过程组成) 。控制结构包括序列( s e q u e n c e ) 、并发 ( c o n c u r r e n t ) 、分支( s p l i t ) 、分支连接( s p l i t + j o i n ) 、乱序( u n o r d e r e d ) 、 选择( c h o i c e ，i f t h e n e l s e ) ，循环( r e p e a t u nt i l w h i l e ) 等。 s e r v i c e g r o u n d i n g ：对应技术层面，描述如何访问服务，包括网络协议、消 息格式、串行化、传输和编址等。在这个层面通过指向w s d l 扩展文档，重用 已有的服务描述，实现服务调用和集成。 由于基于语义的w e b 服务发现主要利用s e r v i c e p r o f i l e ，所以下面将着重介绍 s e r v i c e p r o f i l e ，如图2 - 3 所示，服务的p r o f i l e 为服务及其提供者提供了高级 描述，它通常包含三种类型的信息： 对服务及其提供者的描述； 服务的功能性行为描述 为自动的服务选择而定义的服务的功能性属性描述 图2 - 3 服务p r o f i l e 上层本体 山东大学硕士学位论文 2 3 2 服务及其提供者的描述 服务及其提供者信息提供可供人工阅读的信息，包括s e r v i c e n a m e ， t e x t d e s c r i p t i o n 和c o n t a c t l n f o r m a t i o n - - 个元素。s e r v i c e n a m e 指定了s e r v i c e 的名称，可以作为其标识。t e x t d e s c r i p t i o n 提供t s e r v i c e 的简要描述，一般总 结其功能，描述所需要的输入以及编写者希望请求者知道的其它信息。 c o n t a c t i n f o r m a t i o n 指定了s e r v i c e 提供者给出的个人或者其它形式的