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(计算机科学与技术专业论文)语义web服务匹配模型的研究与实现.pdf.pdf 免费下载
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北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 语义w r e b 服务匹配模型的研究与实现 摘要 随着互联网技术与应用的迅速发展,w e b 服务作为一种新兴的w e b 应用模 式及远程访问标准,很好地解决了异构平台上的数据和应用的整合与共享问题。 随着w c b 服务的增多,在海量的w e b 服务中准确而有效地找到满足需求的服务 变得越来越困难。传统的w e b 服务发现机制主要是基于关键字匹配,缺乏机器 可理解的语义信息,使得服务发现的查全率、查准率偏低,无法实现智能化搜索。 因此,引入机器可以理解的语义信息,在基于语义的基础上,提供更准确、效率 更高的w e b 服务匹配算法和机制快速地找到相关的w e b 服务,成为一个亟待解 决的问题。 目前的语义匹配算法主要关注服务的输a ( i n p u t ) 、输出( o u t p u t ) 匹配,支持服 务前提( p r e c o n d i t o n ) 、效果( e f f e c t ) 匹配的算法很少。本文在支持i o 匹配的基础 上,通过基于描述逻辑的s w r l 语言对服务的p e 进行描述,并在p e l l e t 推理机 的支持下设计并实现了p e 匹配算法。同时,通过对o w l s 服务描述框架进行 语义扩展,在其中加入q o s 信息,使语义匹配算法在l o p e 匹配的基础上具有了 q o s 约束。 本文提出了分阶段进行过滤的匹配机制,减小了对不相关服务的相似度的计 算量,能极大的提高w e b 服务匹配的效率。 最后,本文设计并实现了语义w e b 服务的匹配系统,然后通过旅游领域的 测试数据验证了分阶段过滤的w e b 服务匹配机制在提高查准率、降低w e b 服务 匹配的响应时间方面都具有很好的效果。 关键字:语义w e b 服务,匹配,描述逻辑,i o p e 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 t h er e s e a r c ha n di m p l e m e n t a t i o no f s e m l n t i c 、e bs e r v i c e sm a t c h m a n gm o d e l a b s t r a c t w i t ht h er a p i d l yd e v e l o p m e n to fi n t e m e ta n da p p l i c a t i o n ,w e bs e r v i c e s 嬲a l l e m e r g i n gm o d e lo fw e ba p p l i c a t i o n sa n dr e m o t ea c c e s ss t a n d a r d ,h a sav e r yg o o d s o l u t i o nt ot h ep r o b l e mo fd a t aa n da p p l i c a t i o n si n t e g r a t i o na n ds h a r i n go i l h e t e r o g e n e o u sp l a t f o r m s w i t ht h ei n c r e a s eo fw e bs e r v i c e s ,f i n d i n gt h es e r v i c e s a c c u r a t e l ya n de f f i c i e n t l yf r o mt h em a s so fw e bs e r v i c e st o m e e tt h ed e m a n dh a s b e c o m ei n c r e a s i n g l yd i f f i c u l t t r a d i t i o n a lw e bs e r v i c e sd i s c o v e r ym e c h a n i s mb a s e d o nk e y w o r dm a t c h i n gl a c k so fm a c h i n e - u n d e r s t a n d a b l es e m a n t i ci n f o r m a t i o n ,w h i c h l e a d st ol o wr e c a l la n dp r e c i s i o na n dc a n ta c h i e v ei n t e l l i g e n ts e a r c h t h e r e f o r e ,t h e i n t r o d u c t i o no fm a c h i n eu n d e r s t a n d a b l es e m a n t i ci n f o r m a t i o ni ns e m a n t i c b a s e db a s i s p r o v i d e sm o r ea c c u r a t ea n de f f i c i e n tm a t c h m a k i n ga l g o r i t h mo fw e bs e r v i c e sa n d m e c h a n i s m st oq u i c k l yf i n dr e l e v a n tw e bs e r v i c e sh a sb e c o m ea ni s s u e t h ec u r r e n tr e s e a r c h e so fs e n l a n t i cw e bs e r v i c e sm a t c h m a k i n gm a i n l yp a y a t t e n t i o nt ot h ei om a t c h m a k i n g ,b u tl a c k i n go fa l g o r i t h mt h a ts u p p o r t i n gp e m a t c h m a k i n g o nt h ef o u n d a t i o no fi om a t c h m a k i n g ,t h i sp a p e ru s e st h es w r l l a n g u a g et h a tb a s e do nd e s c i p t i o nl o g i ct od e s c r i b et h ep ee x p r e s s i o n so ft h es e r v i c e a n dd e s i g n sa n di m p l e m e n t sap em a t c h m a k i n ga l g o r i t h mw i t ht h es u p p o r t i n go f p e l l e t r e a s o n e r i na d d i t i o n ,w em a k et h em a t c h m a k i n ga l g o r i t h mt oh a v eq o s c o n s t r a i n to nt h eb a s i so fi o p em a t c h m a k i n gb ye x t e n d i n gt h eo w l ss e r v i c e d i s c r i p t i o nf r a m e w o r kw i t hq o s i n f o r m a t i o n t h i sp a p e rp r e s e n t sam a t c h m a k i n gm e c h a n i s mb a s e do ns t a g ef i l t e r i n g a l g o r i t h m ,w h i c hr e d u c e st h en o n - r e l a t e d s e r v i c e ss i m i l a r i t yc a l c u l a t i o na n dc a l l g r e a t l yi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo fm a t c h i n gw e b s e r v i c e s 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 f i n a l l y ,t h i sp a p e rp r o v i d e sas o l u t i o nt of a c i l i t a t et h ed e s i g na n di m p l e m e n t a t i o n o ft h es e m a n t i cw e bs e r v i c em a t c h m a k i n gs y s t e m ,a n dt h e nt h r o u g ht h et e s t i n gd a t a o ft r a v e l l i n gd o m a i nv e r i f i e st h a tt h em a t c h m a k i n gm e c h a n i s mb a s e do ns t a g e f i l t e r i n ga l g o r i t h mh a sav e r yg o o de f f e c to ni m p r o v i n gt h ep r i c i s i o na n dr e d u c i n gt h e r e s p o n s et i m e k e y w o r d s :s e m a n t i cw e bs e r v i c e s ,m a t c h m a k i n g ,d e s c r i p t i o nl o g i c , i o p e 北京邮电大学硕士论文 语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工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了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。 本人签名:癌磕 日期: 丞! 翌:兰: 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即: 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借 阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释:本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论 文注释:本学位 本人签名: 导师签名: 适用本授权书。 日期:兰望亟曼:匠 日期:盈咝:窆:重 北京邮电大学硕士论文 语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 1 1研究背景和意义 第一章绪论 随着互联网的飞速发展,其缺陷也逐渐暴露出来,如网页功能单调、搜索引 擎智能化程度低等,这是由于大部分w e b 内容的阅读对象是人,而不是计算机。 2 0 0 0 年,互联网先驱t i mb e m e r s l e e 提出了语义w e b 的概念和体系结构:“语 义w e b 是现有w e b 的扩展,信息被赋予定义良好的含义,更便于计算机和人的 协同”【l j 。可以看出,语义w e b 的基本思想是为w e b 上的资源( 包括数据、程序、 网页、图片或其他抽象事物等) 引入清晰的语义和结构化的描述,这样w e b 将成 为一个存储海量的潜在知识并具有推理能力的知识网络,使得计算机可以分辨和 识别这些信息,并对其自动进行解释、交换和处理。 另一方面,w e b 服务作为一种新兴的w c b 应用模式及远程访问标准,其目 的是要解决异构平台上的数据和应用的整合与共享问题。虽然w e b 服务模型与 所使用的编程语言、平台和对象模型无关,但是w e b 服务技术也存在一些缺陷 及不足:如传统的服务发现技术需要用户自己去查找服务;如果单个w e b 服务 的交换模式发生了变动,则服务请求端必须由编程人员自己来应对变动,不够灵 活等。 在这样的背景下,语义w e b 服务( s e m a n t i cw e bs e r v i c e ) 成为了w e b 服务一 个新的发展方向。语义w e b 服务是语义w e b 和w e b 服务的结合,它结合了传 统w e b 服务技术和语义w e b 技术的优点,使用语义信息对w e b 服务的功能属 性,非功能属性以及行为进行描述,可为w e b 服务的发现、执行、解释组合的 自动化提供有效的支持。 语义w e b 服务领域的关键技术包括基于语义的w e b 服务描述、语义w e b 服 务匹配、语义w e b 服务组合、语义w e b 服务执行及监控等,其中如何准确而有 效地找到满足用户需求的服务即所谓的w e b 服务匹配成为一个亟需解决的关键 问题。传统的w e b 服务发现机制主要是基于关键字匹配,缺乏机器可理解的语 义信息,使得服务发现的查全率、查准率偏低,无法实现智能化搜索。虽然目前 基于w s d l ( w e bs e r v i c ed e s c r i p t i o nl a n g u a g e ) 和u d d i ( u n i v e r s a ld e s c r i p t i o n , d i s c o v e r ya n di n t e g r a t i o n ) 的w e b 服务已经发展得较为成熟,并得到工业界的广 泛支持,在一定程度上解决了服务的描述和匹配问题,但由于w s d l 只能实现 语法层次上的服务匹配,故不能满足用户对于语义层次上的服务查找和匹配的要 求。因此,本文的主要研究内容是基于语义的w e b 服务匹配问题,保证效率及 北京邮电大学硕士论文 语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 高查全率、查准率的w e b 服务匹配算法对语义w e b 服务的后续环节如服务选择、 服务组合、服务执行等具有重要的意义。 1 2主要研究工作 本人在硕士研究生期间,参加了国家8 6 3 计划项目“智能化的面向网络服务 计算的关键技术研究”( 项目编号:2 0 0 6 a a 0 1 2 1 6 4 ) ,主要负责语义w e b 服务功 能匹配的研究。 具体来说,作者在攻读硕士学位期间的主要研究工作包括以下三个方面: 本体库的构建: ( 1 ) 创建旅游领域本体。 ( 2 ) 创建服务分类本体。 ( 3 ) 对o w l - s 服务描述框架的q o s 语义扩展。 ( 4 ) 创建q o s 本体。 ( 5 ) o w l s 解析器的实现。 ( 6 ) 创建w e b 服务实例。 语义w e b 服务匹配: ( 1 ) 研究了语义w e b 服务的核心技术包括本体, 述框架。 ( 2 ) 用户偏好( u s e rp r e f e r e n c e s ) 匹配。 ( 3 ) p e 的描述。 ( 4 ) p e 的匹配算法。 ( 5 ) q o s 匹配。 ( 6 ) 提出了语义w e b 服务功能匹配分阶段过滤机制, 提高了服务匹配的查全率和查准率。 r d f 和o w l s 服务描 在保证性能的前提下, 语义w e b 服务执行: ( 1 ) 原子服务的执行。 ( 2 ) 组合服务的执行逻辑。 限于论文篇幅和文章的一致性,在上述研究中,本文只给出了作者对于本体 库构建和语义w e b 服务匹配方面的研究成果,而不涉及语义w e b 服务执行的研 究成果。 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 1 3语义w e b 服务匹配研究现状 因为0 w l s 是w 3 c 组织推荐的语义w e b 服务描述语言( 此前是d a m l s ) ,目 前语义w e b 服务匹配的研究大多都是在d a m l s 和o w l - s 的基础上进行的,针对 d a m l s 和o w l - s 中描述服务能力的s e r v i c ep r o f i l e 进行匹配。 目前对语义w e b 服务匹配的研究主要是针对s e r v i c ep r o f i l e 的i o 进行匹配,大 致可以分为两种匹配方式:基于语义推理和基于相似度计算。 基于推理的服务匹配是建立在领域本体概念间的层次关系之上的,使用描述 逻辑进行推理匹配的方法。文献【2 】提出了有限等级的匹配算法,通过推理考虑继 承关系的匹配,并且将匹配程度分成了如下四种匹配程度( 以o u t p u t 匹配为例,设 o u t r 为请求者的一个o u t p u t 概念,o u t a 为服务提供者的一个o u t p u t 概念) : ( 1 ) e x a c t :当o u t r 与o u t a 是本体中的相同概念或o u t r 是o u t a 的直接子类 ( s u b c l a s s o f ) 时,结果为e x a c t 。 ( 2 ) p l u g - i n :如果o u t a 包含o u t r ,也就是说o u t a 可能完全满足。 ( 3 ) s u b s u m e s :如果o u t r 包含o u t a ,即o u t a 能部分满足o u t r 。 ( 4 ) f a i l :在o u t r 和o u t a 间没有任何包含关系,匹配失败。 从上述介绍我们可以看到,基于推理的服务匹配方法将服务间的匹配程度分 为几个等级:e x a c t - - p l u g - i n _ s u b s u m e s - f a i l ,但在同一等级内部无法进一步区 分结果的匹配度。 作为基于推理服务匹配方法的改进,基于相似度计算的服务匹配通过计算两 个本体概念之间的相似度( 一个介于0 和1 之间的数值) 来得到更精确的匹配结果。 目前计算概念间相似度的方法主要有基于几何距离、基于属性和基于信息容量等 几种: ( 1 ) 基于几何距离的相似度算法 领域本体中各概念和概念之间的关系可以表示成一个有向图。基于几何距离 的相似度算法【3 】的基本思想就是用两个概念在本体有向图中的几何距离来衡量 语义相关度,距离越短则相关度越高。几何距离等于路径及其权重的乘积。概念 间可能存在多条路径,而符合算法要求的是两点间的最短路径。每条边的权重简 化为l ,则距离就等于最短路径的长度( 边的数量) 。 ( 2 ) 基于属性的相似度算法 基于属性的相似度算法【4 】根据概念间相同的和不同的属性的多少来确定二 者的相似度。两个概念间相同的属性越多,不同的属性越少,则他们越相似。 ( 3 ) 基于信息容量的相似度算法 基于信息容量的算法【5 】的基本思想是两个概念的相似度由他们共同拥有的 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 那部分概念所决定。由于每个概念都是由其祖先概念结点继承而来,继承了祖先 结点的信息,因此两个概念间的相似度可由他们最近的共同祖先结点所包含的信 息容量来确定,共享的信息越多,相似度越大。概念的信息容量可由统计的方法, 计算概念在特定领域概念集中出现的概率得到。 服务的p e 匹配一直是语义w e b 服务匹配中讨论较少的部分,一方面由于其自 身的逻辑复杂性,一方面也由于缺乏明确的表示规范。在新的o w l s1 2 规范中, 规定了p e 可以用表达式( e x p r e s s i o n ) 表示,另外也给出了具体的表示语言( 如 s w r l ,k i f 等) ,使得匹配的讨论能在统一的规范下进行。这也是本文对语义 w e b 服务的p e 匹配进行研究的基础。 由于o w l s 服务描述框架缺少q o s 的描述信息,因此q o s 的匹配无法在统一 的规范下进行。本文通过构建q o s 本体对o w l s 进行了语义扩展,并提出t q o s 计算的方法。 由上述分析可见,目前的语义匹配算法大量的研究了i o 匹配,但缺乏p e 匹 配的研究以及q o s 需求的考虑,这两个不足将是本文的研究重点。 1 4论文组织和结构 本文主要研究内容是提出一种全面的语义w e b 服务匹配策略,对语义w e b 服务的s e r v i c ec a t e g o r y 、u s e rp r e f e r e n c e s 、i o 、p e 、q o s 进行分阶段匹配和综 合匹配,并在此策略的基础上实现了语义w e b 服务匹配的系统原型。论文共分 为六章,论文结构简要概述如下: 第一章绪论 本章主要介绍本文的研究背景、研究现状、研究工作和论文的整体结构。 第二章语义w e b 服务相关技术综述 本章主要对w e b 服务和语义w e b 服务技术进行综述,包括目前国内外对 w e b 服务匹配问题的研究现状,语义w e b 服务匹配的意义和重要性。 第三章语义w e b 服务匹配算法的研究 本章主要讨论语义w e b 服务的功能匹配和非功能匹配算法,包括s e r v i c e c a t e g o r y 匹配、i o 匹配、p e 匹配、u s e rp r e f e r e n c e s 匹配和q o s 匹配。 第四章语义w e b 服务匹配算法的设计 基于第三章的语义匹配算法,利用o w l ss e r v i c ep r o f i l e 中的语义信息,本 4 北京邮电大学硕士论文 语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 章主要讨论语义w e b 服务匹配框架和功能模块的设计,最后确定语义w c b 服务 的匹配流程。 第五章语义w e b 服务匹配算法的实现 本章首先构建了旅游领域本体、分类本体和q o s 本体,在此基础上创建了大 量待匹配语义w e b 服务的数据;然后讨论了o w l - s 解析器、本体推理机、服务 发现算法和用户接口的实现;最后确定测试方案,测试并分析了系统的性能,验 证了算法的有效性和系统的效率。 第六章结束语 本章简要归纳本文的研究成果,提出了语义w e b 服务匹配问题的下一步研 究方向。 5 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 第二章语义w e b 服务相关技术综述 语义w e b 服务是语义w e b 和w e b 服务的结合,它结合了传统w e b 服务技 术和语义w e b 技术的优点。本章将从w e b 服务开始,阐述w e b 服务的概念、 体系结构和支撑技术,然后介绍语义w e b 的概念及相关技术,第三节将具体介 绍语义w e b 服务,最后分析目前国内外对语义w e b 服务匹配技术的研究成果。 2 1w - e b 服务 w e b 服务是一种全新的w e b 应用程序分支,它是自包含、自描述、模块化 的应用,可以发布、定位,并通过w e b 进行方便的调用。w 3 c 这样定义w e b 服务: w e b 眼务是一种软件系统。它支持网络上机器与机器之间的互操作;它有一 个以机器司以处理的格式描述的接口:其它系统通过s o a p 消息sw e b 眼务进行 通信。s o a p 消息通常以x m l 亭勋化的形式采用h t t p 协议以及其它w e b 相关 协议进行传输qo 从上述定义可以看出,w e b 服务本质上是一种独立于硬件平台、操作系统和 编程语言。w e b 服务有一个软件接口,它描述了一组在网络上可以通过标准化 的x m l 消息传递进行访问的操作。更重要的是,w e b 服务的协议都是开放的标 准,如s o a p 和h t t p 。 2 1 1 w e b 服务体系结构 w e b 服务的目的是要解决异构平台上的数据和应用的整合与共享问题,以前 的许多分布式技术都试图解决这个问题,如c o r b a 、d c o m c o m + 、r m i 等, 但是这些技术要么过于复杂、难于使用,要么不能穿透防火墙,不能在i n t e r n e t 上进行工作,并且不同标准之间不能很好地实现互操作。w e b 服务技术很好地 解决了这些问题,它使用标准的x m l 来描述服务交互的所有必须细节,包括消 息格式、传输协议和位置,它的接口隐藏了实现的细节,可以保证它独立于编写 它的语言和实现它的软硬件平台。这样基于w e b 服务技术实现的应用具有松耦 合性,也能够组合完成更复杂的功能,它的体系结构如图2 1 所示。 6 北京邮电大学硬论文语i w e b 服务模型的研究与实现 i t # 八一气、m 露 2 12w e b 服务支撑技术 w e b 服务建立在一系列的标准协议和技术之上,如:统一描述、发现和集 成协议t l i v 郇dd e s c r i p t i o n ,d i s c o v e r ya n di n t e g r a t i o n ,u d d i ) 、w e b 服务描述 i 吾言( w e bs e r v i c e d e f i n i t i o nl a n g u a g e ,w s d l ) 、简单对象访问协议( s i m p l e o b j e c t a c c e s sp r o t o c o l ,s o a p ) 、w e b 服务流语言r w 曲s e r v i c ef l o wl a n g u a g e ,w s f l ) 等如图2 2 所示。 一。 三三三 闰2 - 2w e b 服务的协议栈 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 在w e b 服务体系中,使用w s d l 来描述服务,u d d i 来发布、查找服务, 而s o a p 用来执行服务调用,在w e b 服务之间进行消息传递和承载,这是w e b 服 务最基本的三项技术。 w s d l w s d l 是一种用来描述w e b 服务的基于x m l 的规范模式。w s d l 把w e b 服务定义为消息上的一组端点或端口操作,端口通过将一个网络地址与一个可重 用的网络地址关联来定义,并且端口的一个集合就定义了一个服务。消息可以是 消息类型的也可以是r p c 类型的。w s d l 是可以扩展的,它允许对端点以及与 其相关联的消息进行描述,不论消息是什么格式或者采用何种网络协议进行通 信。基本上,某项w e b 服务的w s d l 文档都会指定w e b 服务中使用的方法、数 据类型、使用的传输协议和w e b 服务宿主的终点u r l 。 u d d i u d d i 是一套基于w c b 的、分布式的、为w c b 服务提供的信息注册中心的 实现标准规范,同时也包含一组使企业能将自身提供的w e b 服务注册以使别的 企业能够发现的访问协议的实现标准。u d d i 使服务提供者能把他们机构的详细 资料和所提供的w e b 服务的详细情况发布到中心注册表,并提供一个标准使服 务请求者能找到服务提供者以及关于他们w e b 服务的详细资料。 s o a p s o a p 是在分散或分布式的环境中通过x m l 交换信息的一种简单协议。 w e b 服务通过简单对象访问协议s o a p 来调用。s o a p 消息采用可扩展标记语 言( x m l ) j 羞行编码,一般通过h t r p 进行传输。s o a p 是一种轻量级的消息协议, 它允许用任何语言编写的任何类型的对象在任何平台之上相互通信。 2 2语义w e b 和本体论 2 2 1语义w e b 概述 现有互联网技术的核心是超文本系统,它的主要思想是通过u r i 7 1 ( u n i f o r m r e s o u r c ei d e n t i f i e r ,统一资源标识符) 对互联网上的信息进行标记,使人们可以迅 速地对互联网上的信息资源进行定位。然而,现有互联网技术并没有对信息的含 义进行描述,计算机在处理信息时只是按照u r i 来定位信息,但对信息的内容 并不关心。w e b 的功能仅在于定位和显示数据,提供人类可阅读的信息而非提 8 北京电女¥颈b 论文 语义w e b 服务配模型研究与宴目 供机器可理解的语义信息,这使得计算机在自动处理大量w e b 信息时变得无所 适从,无法实现智能地理解和处理网页的内容。 语义w e b 的思想就是为了弥补这方面的不足而被提出来的。从语义w e b 的 发展起源来看,语义w 曲是人工智能领域和w e b 技术相互结合的产物。语义 w e b 构建在自定义标记的x m l 和数据表示灵活的r d f ( r e s o u r c ed e s e r t p t i o i l f r a m e w o r k ,资源描述框架谨础之上,其目标是应用有效的标准和技术使得计算 机能够理解w 曲网络上的信息,实现智能信息检索、知识发现和数据集成等。 2 0 0 0 年,t i mb e m e r s l e e 在世界x m l 大会上,提出了语义w e b 的概念和体系 结构如图2 - 3 所示。该结构从底层到高层分为七层:u n i c o d e 和u r i ;x m l 、 r d f 和r d fs c h e m a ;本体( o n t o l o g y ) + 逻辑( l o g i c ) ;i 正n ( p r o o t ) 和信任( t r u s t ) 。 、 f 、m 1 6 l m s t 、d a t ap ! 、d a t a l o g ”i ; 鍪i 一i 蕊磊m u i ; 坚jr d f + r d f s c h i 。 。一一一 x m l + n s i s d l e m a 匠二互二_ 互圈豳霞豳 图2 - 3 语义w e b 层次结构 下面将简单介绍语义w e b 的体系结构中每层的概念和功能。 u 砌和u n i c o d e w c b 环境下的应用之间需要相互通信,以机器可读的格式传递发布信息。这 些信息中大部分都是对w 曲上资源的描述,因此需要用明确的方式来标识这些 资源。语义w e b 采用u r i 表示资源及其属性。由于语义w e b 的最终目的是要构 建一个全球信息网络,杠这个网络上应浚涵盖各种语言和文字的信息资源,所以 它聚用统一编码u n i c o d e 作为字符的编码方案,这层是整个语义w 曲的基础, 它成功的解决了万维网上资源的定位和跨地区字符编码的标准格式问题。 x m l 、n a m e s p a c e 、x m l s c h e m a 在u r i 和u n i c o d e 之上,是x m l 及相关技术层。x m l 作为种“元语占”, 允许州户根据需要白定义标签对内存进行标记,井使用x m ls c h e m a 柬约束这 些标罄的结构蚓。l ufx m l 标箍可以山用,、根掘自l 的需要来定制,为了避免 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 命名上的冲突,w 3 c 采用了n a m e s p a c e 机制【9 1 。因此,这一层通过x m l 的特 性,实现了文档对自身结构的描述,实现了跨应用的语法互操作层。然而,x m l 只是一种数据交换格式,它只是解决了文档内容的次序、结构等语法层次的问题, 并没有解决文档内容的语义,相互联系的问题。x m l 标签的具体含义和互操作 要交给上层去解决。 r d f 、r d fs c h e m a x m l 层之上是数据互操作层:资源表述框架r d f 1 0 】和r d f 的扩展r d f s c h e r n a 【】。r d f 是处理元数据的基础,它为在应用之间交换机器可理解的网络 数据提供了可互操作性。r d f 是一个开放的元数据框架,用来描述元数据以及 元数据与元数据之间的关系。这个元数据框架定义了一种描述机器可理解的数据 语义的数据模型。该数据模型主要包含一下三个对象类型: ( 1 ) 资源( r e s o u r c e ) :资源可能是整个网页;网页中的一部分;或者页面的全 部集合;或者是不通过w e b 访问的对象。 ( 2 ) 特性( p r o p e r t i e s ) :特性是描述某个资源特定的方面、特征、属性或关系。 ( 3 ) 声明( s t a t e m e n t s ) :一个特定的资源和特性名称加上该特性的值一起构成了 一个r d f 声明。一个声明中的这三个部分分别被称为:主体( s u b j e c t ) 、谓词 ( p r e d i c a t e ) 和对象( o b j e c t ) 。r d f 定义o b j e c t - p r o p e r t y - v a l u e 三元组作为基本建模原 语,然而它只是提供了一个表达元数据的模型,并没有定义任何一个特定领域的 语义。r d fs c h e m a ( r d f s ) 进一步定义建模原语,增强了r d f 对资源的描述能力, 可以用来定义一个描述类和类与类之间的简单关系【1 1 1 。r d f s 提供了一种机制来 定义领域相关的属性能够以及用于使用这些属性的资源类。r d f s 机制提供了 r d f 模型中使用的一个基本类型系统。r d f 和r d f s 共同描述前面事实所用到 的结构,需要说明的是,r d f 解决如何无二义性的描述资源对象的问题,使得 描述的资源的元数据信息成为机器可以理解的信息。r d f 通过基于x m l 语法的 明确定义的模型来帮助建立语义协定( r d f s ) 和语法编码( x m l ) 之间的桥梁,并以 此来实现元数据的互操作能力。但是,r d f r d f s 描述语义的功能非常有限,对 特定领域的词汇描述能力比较弱,需要进一步扩展。 o n t o l o g y 由于r d f r d f s 的描述能力较弱,需要进行扩展,这个r d f r d f s 之上的 扩展层称为本体( o n t o l o g y ) 层。本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明。 对同一概念的语义共享和共同理解是构建语义w e b 的关键,而本体作为一种能 在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,能够在用户和应用之间 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 达成对术语含义的共享和共同理解,因此,o n t o l o g y 层是构建语义w e b 的关键 和核心层。 l o g i c 、p r o o f & t r u s t 本体层以及r d f r d f s 层可以对w e b 上的资源内容做出描述。然而除了描 述之外,基于语义的w e b 还需要根据特定的规则从这些描述性的知识中进行推 理。逻辑层的目标就是提供一种方法来描述规则。针对语义w e b 的各种不同类 型的应用,逻辑层可能会采用多种逻辑语言的实现形式。 p r o o f & t r u s t 在概念上还没有形成一个共识,但人们普遍认为p r o o f 和t r u s t 对于语义w e b 来说是必要的。用户在知识描述上进行推理的过程,就是证明的 过程,而推理后得出的结论应该是可以信任的。 2 2 2 本体论( o n t o l o g y ) 本体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。然后最初人们对本体的理解并不完善,这些定义也出在不断的发展 变化中,比较有代表性的如表2 1 所示: 表2 1 本体定义的发展 范畴 提出时间提出人定义 客观存在的一个系统的解释和 哲学 说明,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【1 2 】 计算机 19 9 3 g t u b e r 概念模型的明确的规范说明 19 9 7 b o r s t共享概念模型的形式化规范说 明 19 9 8 s t u d e r 共享概念模型的明确的形式化 规范说吲”】 关于最后一个定义的说明体现了本体的四层含义: 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。 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。 形式化( f o r m a l l 本体是计算机可读的。 北京邮电大学硕士论文语义w e b 服务匹配模型的研究与实现 共享( s h a r e ) 本体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 3语义w r e b 服务 语义w e b 服务是w e b 服务和语义w e b 技术的结合,它把语义w e b 的研究 成果引入w e b 服务中,可以实现自动化的服务发现、调用、组合、监视和恢复。 语义w e b 的研究将使得访问w e b 资源不再仅仅依靠关键字来查找和访问, 而是根据内容来访问。w e b 服务作为w e b 上的一类越来越重要的资源,同样要 求语义w e b 对其提供广泛的语义支持,从而实现语义w e b 服务。o w l s 就是 一种用来描述w e b 服务属性和功能的o w l 本体规范,它使用一系列基本的类 和属性来描述服务,提供了一个可共享的框架,使得w e b 服务成为计算机可理 解的实体,从而便于实现以下任务:服务的自动发现、选择、调用、互操作、组 合、执行监控等。 2 3 1语义w e b 服务描述语言o w l - s o w l - s 1 4 1 是基于o w l 的w e b 服务本体,它建立了一套标记语言结构来描 述w e b 服务的属性和服务能力,使w e b 服务的自动化成为了可能。o w l s 是 位于w s d l 层之上的w e b 服务语义描述语言,和w s d l 相比,不仅说明了服务 和服务之间以及服务与用户之间的互操作,而且说明了互操作的语义内容。 o w l - s 包括关于服务的三部分信息:s e r v i c e p r o f i l e ,描述服务能做什么; s e r v i c e m o d e l ,描述怎样来使用服务;s e r v i c e g r o u n d i n g ,描述怎样来访问服务。 o w l - s 的顶层结构如图2 4 所示。 北京邮电大 1 论空语义w e b 服务配膜型的目f 究与实现 图2 4 0 w l - s 顶层结构图 服务概要( s e r v i c ep r o f i l 曲 在o w l - s 模型中,s e r v i c e p r o f i l e 既可描述提供者提供的服务,又可描述请 求者所需的服务。s c r v i c e p r o f i l e 包含关于w e b 服务三个方面的基本信息:服务 的非功能信息,服务的功能信息,以及服务的一些附加特征信息。 服务的非功能性信息提供了用户可读的信息,这些信息一般不能进行自动化 的处理,例如,服务名、服务提供者的联系信息等其它供人阅读的信息。 服务的功能信息由l o p e 组成,例如一个订阅机票的服务可能需要信用卡有 效作为p r e c o n d i t i o n ,信用卡号作为i n p u t ,产生一个收据是它的o u i p u t ,信用卡 上余额减少是它的e f f e c t 。p r o f i l e 本体通过h a s l n p u t 、h a s o u t p u t 、h a s p r c c o n d i t i o n 、 h a s e f f e t t 等属性来描述l o p e ,但所有l o p e 的实例都在p r o c e s s 部分创建,p r o f i l e 的实例只是简单地指向这些实例。 服务的非功能性特征信息包括服务的分类信息和服务的o o s 信息,通过 s e r v i c e p a r a m e t e r 、s e r v i c e c a t e g o r y 等属性柬描述服务承诺的质量等级、服务所属 的分类以及其它可能会描述的参数( 如服务响应时间、覆盖地域范围等1 。 服务模型( s e r v i c em o d e l ) s e r v i c e m o d e l 片j 来描述服务的内部过程( p r o c e s s ) ,o w l s 的过程模型主要 描述关于p r o c e s s 的两个方面信息:一是描述从外部看到的p r o c e s s 的i o p e ( i n p u t ,o u t p u t ,p r e c o n d i t i o n ,e f f e c o ,另一方面是描述p r o c e s s 的内部控制结 构。根据描述粒度,过程分为三种:原子过程,简单过程和组合过程。 原f 过程可以直接调用,没有了过程。从服务请求者的角度来看,一步就可 以完成。它们接收一个输入消息、执行、然后返回输出消息。服务的
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