（计算机软件与理论专业论文）基于本体的web服务动态发现和合成技术研究.pdf

基于本体的w e b 服务动态发现和合成技术研究 摘要 近年来，有两项重要的研究工作推动着w w w ( w o r l dw i d ew e b ) 技术的发展， 一方面是w e b 服务研究，另一方面则是语义w e b 的研究。两者具有很好的互补性， w e b 服务是w e b 上信息和数据集成的有效机制，现有w e b 服务的技术标准解决了许 多技术层次上的问题，但是在w e b 服务及其描述中并不包含语义信息，这一点已经 成为w e b 服务发展和应用中的严重障碍。在现有的w e b 服务描述中加入语义注解能 为智能自动服务的实现奠定基础。将本体的概念和相应技术引入w e b 服务技术中， 将从根本l 解决以上问题。 由于本体具有丰富的语义和广泛的关系，它将变革现有的w e b 服务，使之成为 语义w e b 服务，使w e b 实现从自动化到智能化的转变成为可能。也就是说，通过合 理的设计，可以充分发挥它们各自的优势，既结合语义w e b 的语义扩展，也结合w e b 服务的分布特性，最终提供一种基于语义的自动w e b 服务协作机制。本文主要是基 于现有本体理论研究的基础上，着重研究w e b 服务的自动发现和服务的合成技术。 利用语义描述和服务本体实现服务发现的高效率和自动化，用本体语言对现有w e b 服务进行语义标记，使服务变成机器可理解的、能够使用智能主体分析识别，从而 实现服务的自动发现和合成。为保证原子服务和合成服务在动态执行过程中的安全 性和可靠性，通过对p e t r i 网理论的研究，提出用p e t r i 网提供的丰富的分析技术 对w e b 服务的行为特性进行分析，对原子服务和组合服务建立了相应的p e t r i 网模 型，并对现有的语义w e b 服务模型进行了扩展。 关键词：本体、服务发现、服务合成、服务质量、p e t r i 网 r e s e a r c ho nw e bs e r v i c ed y n a m i cd i c o v e r ya n di t sc o m o p o s i t i o n t e c h n o l o g yo nt h eb a s i so fo n t o l o g y a b s t r a c t i nr e c e n t y e a r s ，t w o k i n d so f i m p o r t a n t r e s e a r c hw o r kh a sp r o m o t e dt h e d e v e l o p m e n to fw w wt e c h n o l o g y o n ei st h er e s e a r c h o nw e bs e r v i c e t h eo t h e ri s r e s e a r c ho ns e m a n t i cw e b t h o s et w or e s e a r c h e sh a v ec o m p l e m e n te a c ho t h e rv e r y w e l l w e bs e r v i c ei sa ne f f e c t i v em e c h a n i s mt oi n t e g r a t ei n f o r m a t i o na n dd a t a e x i s t i n g w e bs e r v i c et e c h n o l o g yh a ss o l v e dm a n yt e c h n i c a lp r o b l e m s h o w e v e r , w e bs e r v i c ea n d i t sd e s c r i p t i o nw i t hn os e m a n t i ci n f o r m a t i o nh a sb e c o m eag r e a to b s t a c l eo nt h er o a do f w e bs e r v i c e sd e v e l o p m e n ta n dw i d ea p p l i c a t i o n a d d i n gs e m a n t i ce x p l a i n a t i o nt op r e s e n t w e bs e r v i c ed e s c r i p t i o nc a r ll a i daf o u n d a t i o nt ot h er e a l i z a t i o no fi n t e l l i g e n ta u t o m a t e d s e r v i c e t h i sc a nb eb a s i c a l l yd e a l tw i t hi m p o r t i n go n t o l o g ya n di t st e c h n o l o g yi n t ow e b s e r v i c et e c h n o l o g y m e a n w h i l e ，a so n t o l o g yh a sa b u n d a n ts e m a n t i ci n f o r m a t i o na n daw i d er a n g eo f r e l a t i o n sw h i c hc a nr e f o r mt o d a y sw e bs e r v i c ea n dc o n v e r ti tt os e m a n t i cw e bs e r v i c e s o t h et r a n s f o r m a t i o no fw e bs e r v i c ef r o ma u t o m a t i o nt oi n t e l l e c t i o nh a sb e c o m e p o s s i b l e t h a ti st os a y ，t h et w ok i n d sr e s e a r c hw o r kc a l lg i v ef u l lp l a yt oi t sr o l et h r o u g h a p p r o p r i a t ed e s i g n ，ak i n do fa u t o m a t e dw e bs e r v i c ec o l l a b o r a t i o nm e c h a n i s mc a nb e f o r m e db yc o m b i n i n gt h es e m a n t i ce x t e n s i o no fs e m a n t i cw e ba n dt h ed i v e r s i t yf e a t u r eo f w e bs e r v i c e t h i sd i s s e r t a t i o nh a sf o c u s e do nt h er e s e a r c ho nt h ea u t o m a t i cd i s c o v e r ya n d c o m p o s i t i o nt e c l m o l o g y o fw e bs e r v i c eo nt h eb a s i so fp r e s e n t o n t o l o g yt h e o r y l e s e a r c h h i g he f f i c i e n ta n da u t o m a t i cs e r v i c ed i s c o v e r yc a nb ei m p l e m e n t e db ys e m a n t i c d e s c r i p t i o na n d s e r v i c e o n t o l o g y m a r k i n gp r e s e n tw e bs e r v i c es e m a n t i c a l l y w i t h o n t o l o g yl a n g u a g ec a nh e l pm a c h i n e st oc o m p r e h e n ds e r v i c ea n da n a l y z es e r v i c ew i t 王l i n t e l l i g e n ta g e n t ，t h u sr e a l i z i n gs e r v i c ea u t o m a t i cd i s c o v e r ya n dc o m p o s i t i o n t oe n s u r e t h es e c u r i t ya n dr e l i a b i l i t yo fa t o m i cs e r v i c ea n dc o m p o s i t i v es e r v i c ei nt h e i rd y n a m i c e x e c u t i o np r o c e s s e s ，t h i sd i s s e r t a t i o nh a sd o n et h ef o l l o w i n gr e s e a r c hw o r k t h r o u g h r e s e a r c ho nt h e o r i e so fp e t r in e t s ，t h i sd i s s e r t a i t o nh a sa n a l y z e da c t i o nf e a t u r e so fw e b s e r v i c eu s i n ga b u n d a n ta n a l y s i st e c h n o l o g yp r o v i d e db yp e t r in e t t h e nt h i sd i s s e r t a i o n h a se s t a b l i s h e dc o r r e s p o n d i n gp e t r in e tm o d u l e so fa t o m i cs e r v i c ea n dc o m p o s i t i v e s e r v i c ea n de x t e n d e d p r e s e n tw e b s e r v i c em o d u l e s k e yw o r d s ：o n t o l o g y 、s e r v i c ed i s c o v e r y 、s e r v i c ec o m p o s i t i o n 、p e t r in e t 图表清单 图1 1 语义w e b 层次结构2 图1 2w e b 服务架构3 图1 3w e b 服务栈3 图1 4 语义w e b 服务框架4 图2 1 基于w e b 的本体语言间的关系7 图2 2o w l s 中的服务本体9 图2 3u m l 注释1 4 图2 4 本体开发工具p r o t 6 9 0 1 5 图3 1 基于u d d i 的服务发现架构1 8 图3 2w s d l 到o w l s 的映射关系图2 1 图3 3o w ls 服务轮廓本体2 2 图3 4 图g l 、g 2 的交2 4 图3 5 关系相似度的计算2 4 图3 6w e b 服务发布图2 7 图3 7 动态发现中的语义本体3 0 图3 8 本实例的w e b 服务发布图3 0 图3 9 服务发布图3 1 图3 1 0 服务发现时间性能比较3 2 图4 1 服务过程控制本体模型3 5 图4 2 优化的服务组合图3 9 图4 3 实验环境4 0 图4 4 服务组合查找实验结果4 1 图5 1p e t r i 网的系统模拟和分析模型4 2 图5 2 四种构造方法4 5 图5 3 原子组合服务的p e t r i 网模型4 5 图5 4p e t r i 网语义w e b 服务模型架构4 6 图5 5 顺序图4 7 表3 1 现有服务发现技术的性能比较2 0 表3 2 服务发现质量比较3 2 表4 1 实验结果比较4 0 v 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究t 作及取得的研究成果。据我所 知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得鱼蟹j ：些厶：羔或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同r 作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签字私- ；：l 签字日期别年妇z ，扫 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金a b 王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权佥自b 兰些太 ：l 可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学待论文者虢够叙、 签字日删乃年6 月明 学位论文作者毕业后去向： r 作单位： 通讯地址： 导师签名 签字日期：刃年厂月2 - 日 电话 邮编 致谢 论文是在导师王浩教授的悉心指导和亲切关怀下完成的，论文的每一阶段都倾注 了王老师的大量心血。在此，谨表示诚挚的敬意和衷心的感谢! 王老师充沛的精力、敏捷的思维、卓越的学识、严谨求实的治学态度以及诲人不 倦的工作作风，给我留下了深刻的印象及启迪。导师的循循善诱、谆谆教导使我领略 了在知识的海洋中邀游的乐趣，使我的知识和技能水平都得到了很大提高，并将激励 我、使我终生受益! 感谢计算机学院的胡学钢教授、穆斌副教授、王新生老师、徐静老师等，正是他 们在这二三年的时削里对我的谆谆教诲和无私帮助，才使我得以顺利完成学业；感谢研 究生部、学科学位建设处的各位老师在办理答辩手续时所给予的帮助。 感谢研究生0 3 1 7 班的每一位同学，3 年来我们共同创造了轻松、活泼的学习环 境，生活上我们互相关照。衷心希望毕业后我们依然如前，友情永存! 深深感谢我的父母、妻子和我可爱的儿子对我学习的支持。 当最后一个字从键盘上敲入，当最后一次修改件即将送交复印时，紧张的学习生 活就要告一段落了，我深深知道我的每一点成功都离不开身边的老师、同学、家人和 朋友的关切和支持，最后，衷心感谢和祝福所有支持或帮助过我的老师、同学、亲人 和朋友们! i i i 张以文 2 0 0 6 年5 月 11 引言 第一章绪论 近年来，有两项重要的研究工作推动着w w w ( w o r dw i d ew e b ) 技术的发展， 一方面是w e b 服务研究，另一方面则是语义w e b 的研究。其共同目标都是通过利用 w e b 上人和机器都能够存取的内容，创建智能自动服务及商务处理基础设施。二者 具有很好的互补性，在技术上实现两者的结合是种自然的选择。w e b 服务是一个 崭新的分析i 式汁算模型，是w e b 上信息和数据集成的有效机制，w e b 服务研究的主 要目标是实现跨平台的应用程序交互和各程序模块间的通信与协作。但是，现有的 w e b 服务并不能够很好地表达语义信息，并且所描述的是静态的w e b 服务，不包含 有关服务执行过程中的信息，而实际应用中需要服务的执行具有动态性并能够自动 化处理。语义w e b 的核心概念是用机器可理解的方式来表达数据信息，并且本体论 为服务和服务问的关系描述提供了强有力的手段，w e b 服务与语义w e b 的无缝结合， 可为w e b 服务的发现、执行、解释和组合的自动化提供有效的支持。 12 语义w e b 服务 1 2 ，1 语义w e b t i mb e r n e r s l e e 提出了下一代w e b 的构想语义w e b 。并给出如下定义： “语义w e b 是一个网，它包含了文档或文档的一些部分，描述了事物间的明显关系， 且包含语义信息，以利于机器的自动处理。”其主旨是将w e b 内容的语法结构和含 义以机器可理解的知识表示形式显式地表示出来，以便与其它信息源共享，并使得 外部程序可以在理解其内容的基础上做进一步地处理，从而实现在x m l 基础上更大 程度的互操作性。为了使语义w e b 工作，计算机必须能够结构化地组织信息和规则 集合，以便计算机利用规则来进行自动推理。语义w e b 是个多层次结构，功能逐层 增强，其体系结构如图1 1 所示。 在其体系结构中，第一层是u n i c o d e 和u r i ，它是整个语义w e b 的基础，u n i c o d e ( 统一编码) 处理资源的编码，u r i ( 统一资源定位器) 负责标识资源；第二层是 x m l + 名空间+ x m l 模式，用于表示数据的内容和结构；第三层是r d f + r d f 模式， 用于描述资源及其类型：第四层是本体词汇，用于描述各种资源之间的联系；第五 层是逻辑，在下面四层的基础上进行逻辑推理操作；第六层是验证，根据逻辑陈述 进行验证以得出结论；第七层是信任，在用户间建立信任关系。 f r l 翻s t r 谜进 f 掌 p r f 喜 毫 一 亭 l m 盘 s 越# d ” 。丑加栅k 丑h l 扭n - 1 、i m - r d p 嵋 fs 如撒i x m l + n s 怕l ls c k 腑 e n t n d t i 刀臣i 图1 1 语义w e b 层次结构 第二、三、四层是语义w e b 的关键层，用于表示w e b 信息的语义，也是现在语 义w e b 研究的热点所在。可扩展标记语言x m l ( e x t e n s i b l em a r k u pl a n g u a g e ) 让每 个人都能创建自己的标签，来对网页或页面的部分文字进行注释。脚本，或者说 是程序，可以将这些标签运用到复杂的应用中，不过程序编写者必须知道网页作者 是如何使用每一个标签的。简而言之，x m l 允许用户在文档中加入任意的结构。资 源描述框架r d f ”1 ( r e s o u r c ed e s c r i p t i o nf r a m e w o r k ) 的基本结构是对象一属性一 值三元组，也就相当于句子中的主语、动词和宾语。这些三元组可以用x m l 语法来 表示。用这种结构描述由机器处理的大量数据，是非常自然的方法。r d f 模式是一 个描述r d f 资源属性( p r o p e r t y ) 和类( c l a s s ) 的词汇表，提供了关于这些属性 和类层次结构的语义。本体( o n t o l o g y ) 是一种明确的共享概念化的形式说明，它 揭示了资源本身以及资源之间更为复杂和丰富的语义信息。另外，基于描述逻辑的 本体形式语言o w l 能够支持本体自动推理，o w l 的语法是基于r d f 和r d f 模式的。 这就为语义w e b 服务的实现奠定了良好的基础。 语义w e b 的核心思想是数据要以机器可理解的方式来表示，从而提高信息服务 的质量，并丌拓各种崭新的、智能化的信息服务。 1 2 ，2w e b 服务 w e b 服务是一种基于组件的软件平台，是面向服务的i n t e r n e t 应用。这种组 件是被一次性部署到i n t e r n e t 中，然后到处可用的一种新型组件，所有应用只需 要能够连入i n t e r n e t ，就可以使用和集成w e b 服务。这里包括两层含义：首先，w e b 服务是应用于i n t e r n e t 的，我们所提出的w e b 服务框架必须具有跨平台、跨语言 的特性：其次，w e b 服务所提供的服务不仅是服务于人，更需服务于其它应用系统， 即能够被机器所读懂。 通过采用w e b 服务，开发的代价显著降低了，程序员无需与多种平台进行交互， 他只需要与一种组件( 即w e b 服务) 进行交互，同时w e b 服务的调用界面完全采用 标准的x m l 及相关技术，在代码实现上的代价也有显著下降，流程的更改也无需更 改大量代码，甚至通过工具的支持，根本无需更改程序代码。从外部的使用者的角 度而言，w e b 服务是一种部署在w e b 上的组件，它具备完好的封装性、松散耦合、 使用协约的规范性、高度可集成能力、以及开放性等特征。 一个完整的w e b 服务体系结构”1 包括三个实体：( 如图l _ 2 所示) 服务提供者( s e r v i c ep r o v i d e r ) ：提供服务； 服务请求者( s e r v i c er e q u e s t e r ) ：使用服务； 服务代理( s e r v i c eb r o k e r ) ：注册服务帮助发现服务。 图1 2w e b 服务架构 待定p待定p r o u t i n g ，r e l i a b i l i t y a n d t r a n s a c t i o n , , 持定， w o r k f l o w pw s f l o 宝 c s e r v i c e d i s c o v e r y ，i n t e g r a t o n p u d d i + 1 璺 兰 呵 喀 昌 c 置 s e r v i c e 。i ) e s c r i p t i o n p w s d l p 暑 每 m c s s a g i n g o s o a p p 曼量 t 。 t 霜 t r a n s po r t o h t t p f r 只s m t p o t i r n e m e t f i p v 4 i p v 6 f 图i 3w e b 服务栈 服务提供者将其服务发布到服务代理的一个目录上，当服务请求者需要调用该 服务时，它首先利用服务代理提供的目录去搜索该服务，得到如何调用该服务的有 关信息然后根据这些信息去调用服务提供者发布的服务。另外，w e b 服务体系使 用一系列标准和协议实现其相关的功能。w e b 服务的技术系列被称为”w e bs e r v i c e s s t a c k ( 堆栈) “，如图1 3 所示，其中底层是先f j 订已经定义好的并且广泛使用的 传输层和网络层的标准：i p 、h t t p 、s m t p 等。中间部分是目前开发的w e b 服务的相 关标准协议，包括服务调用协议s o a p 、服务描述协议w s d l 和服务发现集成协议 u d d i ，以及服务工作流描述语言w s f l 。最上面两层描述的是更高层的、待开菠的关 于路由、可靠性以及事务等方面的协议。右边是各个协议层的公用机制。 123 语义w e b 服务 语义w e b 服务。1 是指语义w e b 和w e b 服务相结合的技术，现有w e b 服务的技术 标准解决了许多技术层次上的问题，但是在w e b 服务及其描述中并不包含语义信息， 这一点已经成为w e b 服务发展和应用中的严重障碍。 将本体的概念和相应技术引入w e b 服务技术中，将从根本上解决以上问题。同 时，由于本体具有丰富的语义和广泛的关系，它将变革现有的w e b 服务，使之成为 语义w e b 服务，使w e b 实现从自动化到智能化的转变成为可能。也就是说，通过合 理的设计，可以充分发挥它们各自的优势，既结合语义w e b 的语义扩展，也结合w e b 服务的分布特性，最终提供一种基于语义的自动w e b 服务协作机制。这种协作机制 目前主要有“个研究环节：基本语义的w e b 服务描述；w e b 服务的自动发现：被发 现的w e b 服务自动执行；w e b 服务的自动合成和交互：w e b 服务的自动执行监控。 斯坦福大学人工智能研究组对此作了深入研究，给出了语义w e b 服务的基本框 架，如图1 4 所示。它主要由w e b 服务的语义标注、用户约束、万维网智能主体 ( a g e n t ) 、代理中间件( a g e n tb r o k e r ) 等组成。其中各个服务可以通过代理中间 件互相发送请求，还可以将服务结果反馈给智能主体( a g e n t ) 。具有语义标注的w e b 服务技术和智能代理技术的结合使w e b 服务的自动化成为可能。 斤：= = = = = = 丁= = = = = = 司 i3 5 缝过攫奎佳1 1 盐腥盏奎盛l l f 藤种蓍一圈 芦j 1 3 本文主要研究内容 图14 语义w e b 服务框架 本文的主要目标是研究语义w e b 服务的发现和合成技术，给出算法，并对 结果进行比较。 第二章主要对本体进行阐述，包括本体的分类、本体标识语言以及本体建 模方法； 第三章在对现有w e b 服务发现技术分析的基础上，给出了一种新的服务发 现算法，并通过实验和现有服务发现技术加以比较分析； 第四章主要对w e b 服务合成技术进行研究，在结合现有服务合成算法的基 薹 础上，研究支持用户偏好的w e b 服务合成技术，并结合现有实验条件，通过 实验加以验证； 第五章主要研究服务在动态执行过程中的可靠性和安全性，通过对p e t r i 网技术的分析，给出了一种新的语义w e b 服务模型架构。 第六章给出了本文的总结和展望。 2 1 本体概述 第二章本体知识表示模型 人们对一个物体、事件的认识都有一个思维模型。不同的模型可能存在很大的 差别。我们大脑中的这个思维模型就称为本体。对事物的识别是一个应用知识的过 程。可以认为本体是对人思维模型的物理表示，它定义了实体以及实体之间的关系。 如果我们能够对复杂的领域建立本体，则对于知识的交互和重用将具有重大的意 义。 目前对于本体的定义尚未统一，归纳总结有以下几种： 本体原是哲学的分支，研究客观事物存在的本质； 本体是对于“概念化”的明确表达； 本体是用于描述或表达某一领域知识的一组概念或术语； 本体属于人工智能领域中的内容理论，它研究特定领域知识的对象分类、 对象属性和对象间的关系，它为领域知识的描述提供术谱。 目前，人们比较公认的认识是：本体是关于领域概念以及概念间关系的集合。 本体可以作为通信的媒介，以辅助获取、表达和操作知识。这种辅助是通过提供一 个基于概念和语言结构的一致的核心来实现的。本体是实现知识共享和互操作的基 础，可以作为一个领域内部的交换格式。 由此，我们建立和使用本体库的目的可以归纳为： 在人与机器之间建立对信息结构的共同理解； 使得领域知识可重用； 实现明确的假设推理； 区分领域知识和操作知识： 分析领域信廖、。 语义w e b 服务系统利用本体的目的是实现服务的自动发现、执行、合成、并进 行服务合成时的异构解决等。 2 2 本体分类 根据g v a nh e ijs t 等人的研究，本体可分为4 种类型”1 ： 领域本体( d o m a i no n t o l o g y ) ：研究与一个特定领域相关( 如电子、机械、医 药等) 的知识，包括各种领域知识的类型、术语和概念等，并对领域知识的结 构和内容加以约束，是形成描述特定领域知识的基础： 通用本体( g e n e r ic0 n t o l o g y ) ：研究描述客观世界一般性的知识，通常适 用于若干个领域，通常也被称为核心本体( c o r eo n t 0 1 0 9 y ) ： 应用本体( a p p l i c a t i o no n t o l o g y ) ：研究包含特定领域建模的全部所需知 识： 6 表示本体( r e p r e s e n t a t i o n a lo n t o l o g y ) ：不局限于某个特定的领域，它 提供了用于描述事物的实体，如“框架本体”，其中定义了框架、槽的概念， 但没有规定必须表示什么。 为方便服务的自动发现和合成，目前已提出了任务本体和过程本体的概念 。任务本体主要描述了特定的任务和问题的求解方法。任务本体和过程本体实质 上是从推理和问题求解角度刻画领域知识的视图，它们有助于解决所谓的“交 互问题”。 23 本体标识语言 2 3 1w e b 本体语言o w l 本体的描述语言起源于人工智能领域对知识表示的研究”3 ，目前前基于w e b 标 准的本体描述语言正在成为本体论和w e b 技术研究和应用的热点。目前研究者们己 经丌发了许多基于w e b 的本体语言如o i l 、d a m l + o i l 、o w l 等。其中o w l ( o n t o l o g y w e bl a n g u a g e ) 己经成为了w 3 c 国际标准它和早期几种基于w e b 的本体语言间的关 系如图2 1 所示。 图2 1 基于w e b 的本体语言间的关系 2 0 0 2 年7 月w 3 c 提交了一种基于d a m l + o i l 的修订版本语吉- - o w l 。这是一种 可以直接的、显式的把语义信息表示出来的语言，它比现有的其他本体语言简单、 便捷。通过o w l 来定义本体使得w e b 文档更容易被机器理解、接受和处理。也容易 实现信息的集成。根据表达和推理能力o w l 分成三个子集：o w ll i t e 、o w ld l 和 o w lf u l l 。o w ll i t e 是表达能力最弱的子语言，提供了类分层的能力和简单的约束 功能。它支持基数约束，但只容许基数值为o 或l 。因为表达能力较弱，为o w ll i t e 开发支持工具要比其他两个子语言容易一些。o w ld l ( d l 表示描述逻辑) 在保持计算 完整性( 所有的结论可以保证计算出来) 和可判定性( 所有的计算在有限时间内结束) 的前提下，提供了尽可能大的表达能力。o w ld l 包含了o w l 的全部语言构造成分， 但它们的使用受到一些限制( 如一个类可以是许多类的子类，但不能是另一个类的 实例) 。描述逻辑是o w l 的形式化基础，o w ld l 提供了描述逻辑的推理功能。o w lf u l l 包含o w l 的全部语言构造成分并取消了o w ld l 中的限制。在o w lf u l l 中，一个类 可以看成是个体的集合，也可以看成是一个个体。由于o w lf u l l 取消了o w ld l 中 的保证可计算性的某些限制，因此不存在完整的推理算法支持o w lf u l l 的全部特 性。 o w l 从语义的层次对信息进行描述，结合r d f 对数据的精确定义和r d f s 提供 的描述机制，并采用x m l 语法和x m ls c h e m a 提供对文档结构的描述功能，这样所 描述的信息具有强大的语义表示能力，从而增强了对w e b 共享信息的理解。 具体地说，o w l 通过s u b c l a s s o f 、s u b p r o p e r t y o f 形成概念及其关系的分类化、 层次化结构，通过s a m e c l a s s a s 、s a m e p r o p e r t y a s 、i n v e r s e o f 、e q u i v a e n t t o 等 形成概念问的同义、反义等语义关系，通过i n t e r s e c t i o n o f 、u n i o n o f 、 c o m p l e m e n t o f 、o n eo f 等构建概念间的逻辑组合关系，通过d o m a i n 、r a n g e 、t o c l a s s 、 h a s v a l u e 、c a r djh a l i t y 、m a x c a r d i n a i i t y 、m i n c a r d i n a l i t y 等对关系约束进行描 述，通过 d i s j i o n w i t h 、u n i q u e p r o p e r t y 、u n a m b i g u o u s p r o p e r t y 、 t r a n s i t i v e p r o p e r t y 等实现对概念及其关系的公理定义。 2 3 2 语义w e b 服务标识语言- - o w l s w e b 服务的发现、自动组合和互操作，都需要对服务进行一定的语义描述。传 统的w e b 服务描述语言w s d l 只是基于x m l 的w e b 服务描述语言，它不包含语义， 研究者们提出了专门针对服务语义的o w l - s 语言。 o w l s ( o n t o l o g yw e bl a n g u a g ef o rs e r v i c e s ) 是基于本体的、用于语义w e b 服务描述的一个规范语言，它使用语义标记以便w e b 服务能够被人和机器理解。 o w l s 的前身是d a m l s ( d a r p aa g e n tm a r k u pl a n g u a g ef o rs e r v i c e s ) ，它是 o w l 的应用，是d a m l 十o i l 本体中专门用来描述w e b 服务的高层本体语言，受到美 国军方d a r p a 项目的支持。o w l s 包含一整套本体，提供描述w e b 服务的词汇表， 描述服务的语义，能够根据服务的要求( r e q u i r e m e n t s ) 和效果( e f f e c t s ) 进行推理。 o w l s 使得w e h 服务具备机器可理解性和易用性，从而让人性化的智能主体支持自 动的、动态的w e b 服务发现、执行、组合和互操作。o w l s 包含以下三个主要任务： ( 1 ) 自动w e b 服务发现：对于特定w e b 服务能够自动定位，并满足一定条件限 制。 ( 2 ) 自动w e b 服务合成：计算机可以自动选择、组合w e b 服务，从而产生增值 服务以完成用户的服务请求。 ( 3 ) 自动w e b 服务执行监控：监控单个原子服务和合成服务的执行，直至完成 用户服务请求。 为了达到上述目标，o w l s 规范了一组用来描述服务的知识本体，使用语义标 记使得w e b 服务能够被人和机器理解。o w l - s 的知识本体由三部分组成，它们都是 关于服务的最本质的描述，分别描述服务是做什么的? 服务是如何工作的? 以及服务 是如何被访问的? 如图2 2 所示。 资源+ l 1 服葬 | ( 融r e ) o i ( s e n s e s ) 服务轮廓服葬模型服势基点 i ( s e l i c e sp r o f i l e ) ( s e r v i c e sm o d e l )( s e r v i c e sg t m d m g ) 图2 20 w l s 中的服务本体 图2 2 中，资源( r e s o u r c e ) 包括原子资源( a t o m i cr e s o u r c e ) 和聚合资源 ( a g g r e g a t er e s o u r c e ) 。 利用o w l s 包含的整套本体便可以回答下面的问题： ( 1 ) 服务能给用户或智能主体提供些什么? 这就是服务轮廓，在o w l s 语言中表示为类s e r v i c e p r o f i l e 。它提供了搜索 服务主体所必须的信息和服务的能力描述，从而使主体能够决定这个服务是否是所 需要的。s e r v i c e p r o f i l e 告诉服务做什么，即给出发现服务代理需要的信息类型， 以便代理决定服务是否满足需要，包括输入输出，前置条件，后置条件和绑定方式。 此外，s e r v i c e p r o f i l e 也提供服务的非功能性描述，如质量保证层，服务提供者 的信息等。 ( 2 ) 服务是如何工作的? 这就是服务模型( s e r v i c em o d e ) ，在o w l s 语言中表示为类s e r v i c e m o d e 。 它描述了服务是如何运作的。对于简单的服务，它描述服务的输入输出和执行的前 提以及执行后产生的效果：对于复杂的服务，它还要描述服务的过程模型。这些信 息可以被用于：在找到此服务后做更深层次的分析：当执行特定任务时对多个 服务进行组合：在服务运行时，对不同参与者进行协调工作：监控服务的执行情 况。 ( 3 ) 服务是如何被访问的? 这就是服务基点( s e r v i c eg r o u n d i n g ) ( 或译为“绑定”、“基石”等) ，在o w l s 语言中表示为类s e r v i c e g r o u n d i n g 。它说明了如何访问服务的细节，包括通信协议， 消息格式及一些其他细节，比如通信时的端口号等。另外，服务基点必须详细说明 在服务模型中所阐述的每一个抽象类型。 2 4 本体建模 2 4 1 本体的构成 紊 p e r e z 等人1 认为本体可以按分类法来组织，并归纳出本体的5 个基本构成元 9 ( 1 ) 类( c l a s s e s ) 或概念( c o n c e p t s ) 可以指任何事物，如描述、功能、行为、策略和推理过程等。本体中的这些概 念通常构成一个分类层次。 ( 2 ) 关系( r e l a t i o n s ) 代表了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 。c ：c 。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 ) 是一类特殊的关系。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 ：cx c ：c ，一c 。如m o t h e r o f 就是一个函数，其中m o t h e r o f ( x ， y ) 表示y 是x 的母亲，显然x 可以唯一确定他的母亲y 。 ( 4 ) 公理( a x i o m s ) 代表永真断言，是定义在“概念”和“属性”上的限定和规则，如概念乙属于 概念甲的范围。 ( 5 ) 实例( i n s t a n c e s ) 指属于某概念类的基本元素，即某概念类所指的具体实体。从语义上讲实例表 示的就是对象。 从语义上讲，概念表示的是对象的集合，其定义一般采用框架( f r a m e ) 结构， 包括概念的名称与其他概念之间的关系的集合，以及用自然语言对概念的描述。基 本的关系有四种： ( 1 ) p a r t o f ：表达概念之间部分与整体的关系。 ( 2 ) 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。 ( 3 )in s t a n e 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。 ( 4 ) 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。如概念“价格”是 概念“桌子”的一个属性。 一般本体可以形式化描述如下： 定义l 、本体一般可以用五元组来表示“： o = i c ，r ，h c ，r e l ，a o 其中c 表示概念的集合；r 表示关系的集合；h c 表示概念层次；r e l 表示概念 间的关系；a o 表示本体公理。 本文采用o w l 作为本体描述语言。o w l 通过s u b c l a s s o f 、s u b p r o p e r t y o f 形成 概念及其关系的分类化、层次化结构，通过s a m e c l a s s a s 、s a m e p r o p e r t y a s 、 d i s j o i n t c l g s s 、i n v e r s e o f 、e q u i v a l e n t c l a s s 等形成概念间的同义、反义等 语义关系。 2 4 2 本体建模实例 这个例了是w 3 c 的g u u ss c h r i e b e r 开发的关于制酒行业的更为精细的 o n t o l o g y 。 i 、相关背景 对于制酒业而占，“产品地域”( p r o d u c t i o na r e a ) 是一个非常重要的f e a t u r e 。 根据生产地域( 从一个国家到一个特定的葡萄园) 、谷类的大小和酒的类型存在很 大的变化，。我们可