（计算机应用技术专业论文）基于语义的web服务发现技术研究(1).pdf

基于语义的w e b 服务发现技术研究 左利云( 计算机应用技术) 指导教师：索红光( 副教授) 摘要 随着w e b l 艮务数量的日益增加，如何快速有效的发现w c b 服务变得 愈加重要。u d d i 是业界应用最广泛的服务发现标准，为w 曲服务提供注 册中心的实现标准规范。u d d i 提供简单的基于关键字或分类目录的匹 配，查全、查准率低，自动化程度不高。语义w e b 服务发现技术提出的 目标是实现服务发现的自动化，在服务发现阶段借助于本体和逻辑推理， 加强服务描述信息的机器可理解性，可以实现服务的灵活匹配，提高服 务匹配的质量。如何实现自动化的w e b 服务发现已成为该领域研究的热 点。论文旨在研究语义w e b 服务发现技术，重点是w e b j 暇务描述和服务 匹配，目标是提高服务发现的自动化程度。探讨了w e b n 务和语义w e b 相关技术，首先分析w e b 服务描述语言o w l s ，设计了基于o w l 标准的 w e b 服务质量本体描述语言( o q d l s ) ，以弥补其在q o s 描述方面的缺陷； 其次对目前应用最广泛的等级匹配算法进行分析，对其进行了一系列的 改进：加入二元关系匹配并扩展匹配等级，与网络距离模型语义相似度 算法相结合来增加概念匹配度计算：提出匹配结果标准量化思想来处理 概念匹配结果；对使用o w l s 和o q d l s 描述的服务匹配提供支持。最 后，利用前面的研究成果对o w l - s ，u d d i 匹配器进行改进，在此基础上 增j j i l q o s 匹配器，提出w 曲服务有效性验证和服务信誉度管理、反馈机制， 提供对q o s 信息的发布、匹配和选择支持；将两个匹配器进行实验比较， 结果表明采用改进算法的匹配器具有较高的查全率、查准率和t o p - k 准确 率，能够较好的支持自动化的服务发现。 关键词：w e b 服务，服务发现，u d d i ，o w l s ，q o s r e s e a r c ho ns e m a n t i c - b a s e dw e bs e r v i c e sd i s c o v e r y t e c h n o l o g y z u o l i y u n ( c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db y a s s o c i a t ep r o f e s s o rs u oh o n g - g u a n g a b s t r a c t w i t ht h ep r o l i f e r a t i o no fw e bs e r v i c e s ，i ti sb e c o m i n gi n c r e a s i n g l y i m p o r t a n tt of i n daw e bs e r v i c et h a tw i l ls a t i s f y0 1 1 1 r e q u i r e m e n t s u d d ii s e m e r g i n ga st h es t a n d a r dr e g i s t r yf o rw e bs e r v i c e sa n di ti sp r o p o s e da st h e m a i nt o o lf o rw e bs e r v i c e d i s c o v e r y h o w e v e r , t h eo n l yd i s c o v e r y m e c h a n i s mp r o v i d e db yu d d ii sk e y w o r ds e a r c ho nt h en a m e sa n dt h e c l a s s i f i c a t i o nw i t l ll o wp r e c i s i o n , r e c a l la n da u t o m a t i z a t i o nd e g r e e t h e o b j e c to ft h es e m a n t i cw e bs e r v i c ed i s c o v e r yt e c h n o l o g yi sa c h i e v i n gt h e a u t o m a t i cs c r v i c ed i s c o v e r y i tc a ne n h a n c et h eq u a l i t yo fs e r v i c em a t c h i n g b yi m p r o v i n gt h em a c h i n e su n d e r s t a n d a b i l i t yo fs e r v i c ed e s c r i p t i o nw i t h o n t o l o g ya n dl o g i c a lr e a s o n i n gi ns e r v i c ed i s c o v e r yp h a s e t h er e s e a r c h h o t s p o to ft h ed o m a i ni sh o wt or e a l i z i n ga u t o m a t i cs e r v i c ed i s c o v e r y t h i s t h e s i s p a r t i c u l a r l y f o c u s e so nt h er e s e a r c ho ns e m a n t i cw e bs e r v i c e s d i s c o v e r yt e c h n o l o g y ，i ts p c e i a l l ys t u d i e st h ed e s c r i p t i o no f w e b s e r v i c e sa n d s e r v i c em a t c h i n g t h eo b j e c to ft h er e s e a r c hi si m p r o v i n gt h ea u t o m a t i z a t i o n d e g r e e o ft h es e r v i c ed i s c o v e r y w e bs e r v i c e sa n ds e m a n t i cw e b t e c h n o l o g i e sa l es t u d i e d f i r s t , o w l si sa n a l y z d , a n da no n t o l o g yq u a l i t y o fs e r v i c ed e s c r i p t i o nl a n g u a g ef o rw e bs e r v i c e si sd e f i n e dt om a k eu pt h e l i m i t a t i o no fq u a l i t yo fs e r v i c ed e s c r i p t i o n t h e n , t h ea l g o r i t h mo fg r a d e m a t c h i n gi sa n a l y z e da n di m p r o v e db ym a n ym e a n s am a t c h i n gg r a d ei s a d d e dt ot h e a l g o r i t h mb yc a l c u l a t i n gt h eb i n a r yr e l a t i o n , s i m i l a r i t y i i i c o m p u t a t i o ni sa d d e db yc o m b i n i n gw i t ht h en e t w o r kd i s t a n c em o d e l s ，a m e t h o do fm a t c h i n gr e s e ts t a n d a r d i z a t i o ni sp r o p o s e dt oo p e r a t et h ec o n c e p t m a t c h i n gr e s u l t ，t h es e r v i c ed e s c r i b e db yo w l - s a n d0 q d l si ss u p p o r t e d b yt h ea l g o r i t h m a tl a s t ，am a t c h m a k e ri si m p l e m e n t e d , i t sav a l i d a t i n gt o v a l i d i t yo ft h em e t h o d sw h i c hp r o p o s e db yt h i st h e s i s i ta d d sas e m a n t i c m a t c h m a k e ra n daq o sm a t c h m a k e rt ou d d i am e c h a n i s mo fw e b s e r v i c e sv a l i d i t ya n dr e p u t a t i o nf e e d b a c ka n dm a n a g e m e n ti sp r o p o s e di nt h e q o sm a t c h m a k e r ae x p e r i m e n ti sd e s i g n e dt ot h ea l g o r i t h m , t h ee x p e r i m e n t r e s u l ts h o w st h a tt h ei m p r o v e da l g o r i t h mh a sh i g h e rp r e c i s i o na n dr e c a l l t o p kp r e c i s i o n ，i tc a ns u p p o r tt h ea u t o m a t i o no fs e r v i c ed i s c o v e r yw e l l k e y w o r d s ：w e bs e r v i c e s ，s e r v i c ed i s c o v e r y , u d d i ，o w l s ，q o s 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个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，也不包含为获得中国 石油大学或其它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。 签名： 仞。7 年钎月1 日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解中国石油大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件及电子版，允许论文被查阅和借阅；学 校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手 段保存论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 似1 年钟月f 日 口，口7 年 月 日 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 第1 章前言 1 1 课题背景、研究的目的及意义 w e b 服务是可以通过i n t e m e t 发布、定位和调用的软件组件【l 】，它具有面 向组件、自描述和自包含的特点。w e b 服务是一种分布式对象技术，它可 以使企业间异构系统集成更加快速、方便。目前，许多基于w e b 的分布式 应用( 如电子商务、电子政务等) 已将、e b 服务作为其架构的关键技术基础。 随着w e b 服务应用的不断增长，在实际中，用户常常要面对各种不同表现 形式的服务，如何准确、高效地找到所需的服务无疑是十分重要的。 统一描述、发现与集成协议u d d i ( u n i v e r s a ld e s c r i p t i 0 1 1 ，d i s c o v e r ya n d i n t c g 眦i o n ) 【2 】是一套基于w e b 的、分布式的、为w e b 服务提供信息注册中心 的实现标准规范。它包含一组使企业能将自身提供的w e b 服务注册以使得 别的企业能够发现的访问协议的实现标准，并且提供了一组基于标准的规 范，这些规范用于描述和发现服务。但如同使用搜索引擎一样，人们在感 谢u d d i 注册中心带来的寻找w e b 服务的便捷的同时，也常常为查准率和查 全率不高困扰。用户通常需要对u d d i 返回的查询结果进行手工选择，服务 查找和选择的自动化程度较低。主要原因是，u d d i 提供的基于关键字和简 单分类的服务查找机制存在缺陷：( 1 ) 服务描述和查找过程都缺乏语义支持， 对所需查询的目标不能准确描述；( 2 ) 不能度量候选者和查询目标间的符合 程度；( 3 ) 不能使用细化、泛化、平级扩展等语义操作进行查询等。 为了实现w e b 服务自动化发现的目标，必须有一种描述w e b 服务语义的 机制，w e b 服务和语义w e b 技术结合产生的语义w e b 服务技术【3 】为此提供了 一种可行的解决方案。语义w e b 服务用来实现服务发现，优势是很明显的。 它能够在现有的w e b 服务标准的基础上为w e b 服务扩展语义信息f 4 】，以一种 机器可解释的形式来标识用于服务发现的信息；在可接受的时间和资源的 限制下，自动操作和推理，极大地减少了人为参与。本体在语义w e b 服务 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 技术中扮演着关键的角色，它为w e b 资源的描述提供了共享的、精确定义 的语义术语。基于描述逻辑的本体描述语言o w l ( o n t o l o g yw e bl a n g u a g e ) 峰j 已经成为人们广泛接受并使用的标准，基于o w l 的w e b 服务本体描述语 言o w l s ( s e m a n t i cm a r k u pf o rw e bs e r v i c e s ) 6 可以为服务的发布和请求者 提供统一的语义基础，使得服务请求者能够发现自己真正需要的服务。 本文旨在研究语义w e b 技术与w e b 服务技术的结合，将语义w e b 技术引 入到现有的服务发现工业标准u d d i 。利用本体的知识共享语义来提高w e b 服务发现的效率和服务发现自动化水平。 1 2 国内外研究现状 w e b 服务发现作为w e b 服务系统架构中的一个重要组成部分，引起了工 业界和学术界研究者们的关注。 工业界主要以能够快速应用到商业系统中为目的制定了一系列标准， 如s o a p ( s i m p l eo b j e c ta c c e s sp r o t o c 0 1 ) t 7 1 、w s d l ( w e bs e r v i c e sd e s c r i p t i o n l a n g u a g e ) 8 和u d d i 。由于采用了语法级的服务描述语言和基于关键字的匹 配算法，传统的w e b 服务发现机制查找效率较低。 随着语义w e b 技术研究的不断深入，人们逐渐把目光集中到语义w e b 与w e b 服务结合技术语义w e b 服务上。希望通过在w e b 服务中引入语义 w e b 技术，利用语义w e b 无二义的表达语义和本体的知识共享语义来实现自 动化的服务发现、组合、调用和监控。而语义w e b 服务发现是语义w e b 服务 的关键技术，是语义w e b 服务技术的基础。 目前国内对该领域的研究还不成熟，力量比较薄弱；国外针对语义w e b 服务的研究则相对比较成熟，许多国际性的公司、组织和大学都参与到语 义w e b 服务的研究中，提出并制定了许多标准和提案。 本文主要研究的是语义w e b 服务发现，关注的是服务发现的自动化。 所以主要对语义w e b 服务发现的研究现状进行介绍： 学术界主要致力于智能化的w e b 服务框架的研究，希望借助于语义、b 领域的研究成果，来实现w e b 服务发现的自动化目标。 2 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 1 2 1 服务描述现状 目前主流的w 曲服务描述语言主要有w s d l 、0 w l s 。w s d l 是基于 x m l 语法的服务描述，不支持语义描述，不提供对服务质量( q u a l i t yo f s e r v i c e ，q o s ) 的支持。o w l - s 是基于语义的本体论服务描述语言，它可以 为服务的发布和请求者提供统一的语义基础，使得服务请求者能够发现自 己真正需要的服务，但是它同样对q o s 描述支持不够。 一些研究者认识到了q o s 在w e b 服务发现过程中的重要性。开始研究 如何在w e b 服务描述中提供q o s 描述和在服务发现模型中提供对q o s 的 支持。 ( 一) w e b 服务质量模型的研究 在文献 9 1 0 , 1 1 , 1 2 , 1 3 1 中，作者定义了若干种q o s 属性，主要包括可用性、 可访问性、可靠性、规范性、安全性、响应时间、吞吐率、延迟、价格和 信誉度等。 文献 1 4 】中，作者提出了更多的q o s 属性，并将它们分成了若干种类 别：运行时相关的q o s 属性，事务支持相关的q o s 属性，配置管理和开销 相关q o s 属性，安全相关的q o s 属性。 文献 1 5 】中，作者从另一个角度将q o s 因子分成了三类：静态因子， 它们不经常发生变化；动态因子，它们反映了那些随着特定环境的变化而 改变的q o s 信息；统计因子它们根据服务的统计数据计算得到。 在文献 1 6 ，1 7 d p ，作者首先提出了w e b 服务的一致度概念。它被用来 衡量w e b 服务在实际运行过程中所提供的q o s 与它事先声明的它所能够提 供的q o s 之间的差距。 在文献【1 8 】中，作者设计了一个w e b 服务的服务质量本体来描述详细 的服务质量信息。该本体被分成三层：p r o f i l e 层，该层中声明了一个 q o s p r o f i l e 类，作为所有服务质量的公共超类。用户提出的服务质量需求通 过i n q u i r y q o s 类来描述，w e b 服务提供者所能提供的服务质量则通过 p r o v i d e r q o s 类来描述，这两个类均继承自q o s p r o f i l e 类；属性定义层，属 性定义层该层中定义了一些通用的服务质量属性及其定义域、值域和基数 3 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 等约束；度量指标层，该层定义了具体的服务质量度量指标，度量指标被 分成了两大类：原子度量指标和复合度量指标。 ( 二) 服务发现模型对q o s 支持的研究 u d d i 数据结构本身并没有提供o o s 信息。u d d i e 【2 s 】对u d d i 进行了 扩展，它在u d d i 定义的b u s i n e s s s e r v i e e 结构中引入了p r o p e r t y b a g 实体来 包含p r o p e r t y 元素。p r o p e r t y 元素代表了w e b 服务的服务属性，由属性名、 属性类型和属性值三部分构成。p r o p e r t y 元素也可以描述服务质量属性。 文献【1 4 】也对现有的u d d i 注册表进行了扩展，在已有的5 种数据结构类 型的基础上增加了一种新的数据结构类型q “畸i n f o r m a t i o n ，位于 b u s i n e s s s e r v i e e 结构之内，用来表示对特定w 曲服务的服务质量信息的描述， 可以包含多个类别的服务质量信息。 文献 1 9 】提出了一种支持q o s 约束的w 曲服务发现模型( w s d m q ) 。该 模型定义了一组描述w e b n 艮务q o s 属性和信誉度的t m o d e l ，引入t q o s 量化 概念，采用t q o s 协商和反馈机制，支持携带q o s 描述信息的服务发布以及 基于q o s 约束的服务发现。 目前针对主流描述语言缺乏q o s 描述支持的缺陷，所做的工作主要集 中在对服务质量模型的研究。主要以x m ls c h e m a 的形式从各种角度定义 q o s 属性( 本体词汇) 。但是对这些q o s 属性的定义都是独立的，没有形成 统一的标准。导致各模型相互冗余，并且模型的可扩展性也存在问题。这 些q o s 属性参数都是简单的类型值对，不具有任何语义信息，不利于与 o w l s 共同描述服务语义信息。所以需要一种可以定义任意q o s 属性的统 一框架，在该框架下模型开发者可以任意的添加新的q o s ，并以一种标准 方法对其进行定义；服务使用者和服务请求者可以共享该框架描述服务， 来实现语义共享。 1 2 2 服务匹配算法现状 文献【2 0 的服务匹配算法比较灵活，提供了多种匹配策略，并考虑了服 务质量与服务效率的平衡。采用语义距离的机制来实现近似服务匹配。尽 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 管使用w o r d n e t 等工具可以更方便地计算概念之间的语义距离，但因为语义 距离仍然需要人工建立，工作量大、主观因素和不确定性因素很重，所以 服务匹配算法的实用性和可靠性都有一定的局限性。 文献【2 1 】等级匹配算法，主要是利用本体概念之间的继承关系来实现 w e b 服务的输入输出的匹配，采用分类的方式将匹配结果划分为四种：完 全匹配( e x a c t ) 、嵌入匹配( p l u g , i n ) 、包含匹配( s u b s u m e ) 、匹配失败( f a i l ) 。等 级匹配算法利用本体概念间的关系扩大查找范围和提高查找准确性，但是 它的匹配等级划分粒度较大，服务区分能力不强；算法执行效率较低；不 提供q o s 匹配支持，不利于实现服务发现的自动化。 文献【2 2 】提出了一种基于语义相似度的服务匹配方法。两个o w l 对象 的相似度使用它们共有的信息量来度量，这样，通过计算o w l - sp r o f i l e ， p r o c e s sm o d e l 和g r o u n d i n g 的相似度就可以匹配服务请求。该算法匹配的精 度高，但描述过于理想化，不容易实现。 文献【2 3 】将w c b 服务匹配问题转换为获取请求的最佳覆盖问题，即给定 一个请求知识库，要找到作为请求的最佳覆盖的服务集合，这个集合中的 每个服务描述都包含与请求尽可能多的公有信息和尽可能少的多余信息。 该算法能有效地在服务描述和请求之间进行灵活匹配，但是由于最佳覆盖 大多数情况下是一些服务的集合，因此很多时候得到的匹配服务是多个， 而不是精确到某个服务。这种方法服务选择能力较低，不适合自动化的服 务发现。 从相关研究可以发现，等级匹配算法能够利用本体概念之间的关系， 进行语义推理具有较高的查全、查准率，容易实现。但是它匹配粒度较大， 不支持q o s ，不能很好的区分服务，不利于服务选择。语义相似度算法能够 比较精确的区分服务，但是计算复杂度较高，如果能够发挥二者的优势， 取长补短，匹配算法的效率会有很大的提高，从而更好的支持自动化的服 务发现。 5 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 1 2 3 语义w e b 服务发现系统现状 学术界在语义w e b 服务发现系统方面的研究可以划分为两类：针对工 业标准的研究和基于理论模型的研究。 ( 一) 针对工业标准的研究 主要致力于研究将语义w e b 技术引入现有工业标准w s d l 和u d d i 。目 的是在不改变现有标准的基础上，对现有标准进行改进，将语义w e b 技术 的优势和现有标准在业界被广泛支持的优势结合在一起。这方面的主要研 究有： p a o l u c e im a s s i r a o 等人提出的基于d a m l s 描述语言的a u g m e n t u d d i 语 义w e b 服务注册系统i 2 4 ，该系统利用u d d i 作为注册中心。对u d d i 进行了 扩展，增加了一个语义匹配引擎，用来进行语义信息的存储和匹配。采用 的等级匹配算法。 文献 2 5 】针对等级匹配算法匹配效率较低的缺点，对a u g m e n t u d d i 进行 了改进，并提出了o w l s u d d i 匹配器。该系统用o w l s 语言描述服务， 并定义了o w l sp r o f i l e 各描述属性与u d d i 数据结构之间的映射关系，在服 务发布阶段利用等级匹配算法加载本体进行概念匹配并将匹配结果保存到 语义匹配引擎中维护的本体概念节点链表中。查找阶段不加载本体，没有 任何推理工作，完全是基于索引的搜索，这样大大降低了系统查找服务的 所需时间。由于它没有对算法本身进行改进，所以它只能降低查找时间， 查找效率并没有改善。 文献 2 6 】针对w s d l 缺乏语义描述的能力，利用w s d l 的扩展性，将已 存在的和扩展的w s d l 构造元素与d a m l + 0 i l 本体联系，目的是扩展w s d l 使其与s e r v i c p r o f i l e 具有相同的功能，然后将这些语义信息发布到u d d i 中供 服务匹配使用。这些研究将语义w e b 和本体技术引入到w s d l 和u d d i 中， 很大程度上提高了w e b 服务发现的效率。虽然扩展w s d l 同样能够加入语义 信息从而实现语义共享，但是w s d l 并不提供服务组合。所以对它的扩展只 能用于服务发现，具有一定的局限性。 另外有一些对语义匹配算法进行优化的研究，针对逻辑推理时间开销 6 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 较大的缺点，在匹配算法中增加一些服务集合过滤机制。先通过几个过滤 器将一些不相关服务过滤掉，只对剩下的较小服务集进行基于语义的逻辑 推理。这类研究中以文献【2 7 】为代表，它在n t t 公司公共u d d i 的基础上设 计了一个匹配器，并提出了一种新的服务描述语言w s s p 来描述服务，使用 的算法结合t l a r k s 2 8 】算法与等级匹配算法。提出的过滤器虽然避免了对 一些不相关服务进行推理，在一定程度上节省了匹配开销。其中文本过滤 器会将一些具有继承关系的相关服务过滤掉，能降低系统的查全率。 ( 二) 基于理论模型的研究， 这些系统没有建立在工业标准技术之上。完全是基于语义w e b 的各种标 准理论的研究，利用d a m l 、r d f ( s ) 、o w l 和o w l - s 和本体来描述w 曲服 务利用逻辑推理来提高服务发现的效率。这方面的研究成果由于没有工业 标准的支持，不能大范围推广，只能作为理论研究的参考。这方面工作有： 文献 2 9 1 提出的一种基于语义w e b ，利用过程本体论的w e b 服务发现技 术。该技术将服务的功能作为过程模型定义了过程本体论，并将w 曲服务通 过索引建立到本体论上。服务的查找和发现过程就是过程模型中的过程本 体论与查询中所用到的过程本体论相匹配的过程。这种技术的本体论，查 询都以x m l 格式定义，具有高查准率、高查全率和易实现的特点，但服务 的过程本体论的定义直接影响了服务发现的最终结果。 文献1 3 0 l 提出了语义w e b 描述语言d a m l 描述服务，以p r o l o g 语言为推理 语言的服务发现系统，服务发现的依据是预先定义的服务属性本体属性值。 文献1 使用l a r k s i 吾言定义w e b 服务，并用自定义的权重网络计算 w e b 服务之间的相似度。该算法中自定义的权重网络需要人工干预，面对 海量w e b 服务，构造权重网络的工作量将会成为w e b 服务发现的瓶颈。 从语义w e b j 暇务发现系统的研究现状来看，只有建立在工业标准之上 的系统才具有实用价值。所以本文致力于对基于u d d i 的语义w e b 服务发现 系统进行研究。将语义w e b j 艮务技术应用至u u d d i 中，提供服务发现的效率， 为自动化的服务发现提供支持。 7 中国石油大学( 华东) 硕士论文第1 章前言 1 3 论文研究内容 本文主要致力于在已有研究成果的基础上，研究自动化的语义w e b 服 务发现。试图在w e b 服务描述和匹配两个方面对现有技术进行改进。进行 如下几个方面的探讨和研究： ( 1 ) 研究o w l s 语言的改进 通过分析o w l s 语言在q o s 描述方面的不足，本文提出一种基于o w l 的w e b 服务质量本体描述语言o q d l s ，这种语言弥补了o w l s 语言在q o s 描述方面的缺陷。 ( 2 ) 研究等级匹配算法的改进 分析等级匹配算法的缺陷，在匹配算法中加入概念之间二元关系的计 算；将网络距离模型语义相似度算法与等级匹配算法结合，在语义推理的 基础上增加概念问的语义相似度的计算；提出匹配结果标准量化思想对概 念匹配结果进行处理；提供了对q o s 约束的匹配功能。改进后的算法具有较 高的匹配精确度和服务区分能力，具有较强的服务选择能力。 ( 3 ) o w l s u d d i 匹配器模型的改进 通过对o w l s u d d i 匹配器模型的研究，将( 1 ) ( 2 ) 中的研究成果应用到 其中；并在此基础上增n - j q o s 匹配器，改进后的匹配器可以进行语义和 q o s 的信息的发布和匹配，具有较高的自动化服务发现能力。 1 4 论文的组织结构 本论文共分为七章，内容组织如下： 第一章：前言。本章论述论文选题的背景和意义，以及当前国内外在 该领域的研究现状，并简单介绍了作者的研究工作。 第二章：w e b 服务与语义w e b 。简述了w e b 服务的基本概念以及它的核 心支撑技术，并详细介绍了语义w e b 的概念及其相关的技术。 第三章：支持q o s 的w e b j j 务语义描述。通过对w e b 服务描述需求的分 8 中国石油大学( 华东) 硕士论文 第1 章前言 析，指出t o w l - s 的优势及其缺陷，并提出一种o q d l s 语言，并详细介绍 了它与0 w l s 结合的方法并给出应用实例。 第四章：改进型等级匹配算法研究。在对等级匹配算法进行深入分析 的基础上，针对其缺陷提出了相应的改进方案。 第五章：匹配器q s m a t c h m a k e r 的研究。通过对o w l s u d d i 匹配器的 分析，对o w l - s a j d d i 改进，研究和实现了匹配器q s - m a t c h m a k e r ；对匹配 算法进行实验比较，通过比较证明了本文研究的效果。 第六章：总结与展望。对本文的研究工作进行总结并提出进一步的研 究方向。 9 中国石油大学( 华东) 硕士论文 第2 章w e b 服务与语义w e b 第2 章w e b 服务与语义w e b 2 1w e b 服务及其相关技术 w e b 服务技术是一种面向开放互联网协议的软件应用，它通过x m l 消 息及协议完成与其他应用软件的直接交互，实现更大范围内系统间的互联、 互通和互操作，其接口及绑定形式是基于x m l 标准的定义、描述和检索。 目前，国际标准化组织已经制定了一系列基于x m l 的w e b n 务标准，如通 用描述发现集成协议u d d i 、w e b 服务描述语言w s d l 和简单对象访问协议 s o a p 等。 2 1 1w e b 服务的基本架构 w e b 服务模型由3 个角色和3 个基本操作构成。3 个角色分别是服务提供 者( s e i c ep r o f i d e r ) 、服务请求者( s e r v i c er e q u e s t o r ) 和服务注册中心( s e n ，i c e r e g i s 仃y ) ；3 个基本操作分别为发布l i s d 、发现( m s c o v e r ) 和绑定( b i i l d ) ， 如图2 1 所示。 图2 1 显示了w e b 服务框架中存在的三种角色以及角色间的操作： ( 1 ) 服务提供者：使用w s d l 文件来描述和定义w e b 服务，并在服务注 册中心发布这些服务的信息，使其可以被其它应用访问；接收和处理w e b 服务请求者的调用。 ( 2 ) 服务请求者：要求满足特定服务的用户。从体系结构的角度看，它 是寻找并调用服务或启动与服务交互的应用程序。 ( 3 ) 服务注册中心：服务提供者在此发布他们的服务描述，服务请求者 发现服务并获得服务的信息。 对于w e b 服务的应用来说，必须发生以下三个功能操作： ( 1 ) 发布服务描述：服务提供者为了使自己的服务能够被使用，需要向 1 0 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章w e b 服务与语义w e b 服务注册中心发布服务描述，以使服务请求者可以查找它。 ( 2 ) 发现服务描述：在查找操作中，服务请求者直接检索服务注册中心， 查询满足要求的服务。 ( 3 ) 绑定服务：最后需要绑定服务。在绑定操作中，用户使用服务描述 中的绑定细节来定位、联系和调用服务，从而在运行时调用或启动与服务 的交互。 发现发布便新，撤销 调用绑定 图2 1w e b 服务模型图 2 1 2w e b 服务描述语言w s d l w e b 服务描述语言w s d l 是描述w e b 服务的x m l 格式语言，它由 i b m ，m i c r o s o f t 等公司共同起草，于2 0 0 1 年3 月正式提交给w 3 c ，并获 得了批准。 w s d l 提供了进行互操作时所必需的调用信息，它以文档的形式描述 了交互时所涉及的细节。它的基本构想是将w e b 服务描述为能够进行消息 交换的通信端口的集合，调用服务所需的参数以及服务返回的结果均以消 息的形式进行传递，这样就可以对w e b 服务在通信中所涉及的细节进行结 构化描述。调用者可以通过w s d l 了解通信所需知道的数据类型、消息结 构、传输协议等信息，从而调用相关服务。 w s d l 由服务( s e r v i c e ) 、端1 ：3 ( p o r t ) 、绑定( b i n d i n g ) 、端1 2 1 类型( p o r t t y p e ) 、消息( m e s s a g e ) 和类型( t y p e s ) 等6 种元素组成。 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章w e b 服务与语义w e b “类型”是消息的数据类型定义，通常用来描述交换信息；“消息”代表待 传输数据的抽象定义，“消息”使用由“类型”所定义的类型来定义整个消息的 数据结构，即“消息”由一个或多个类型定义及类型的实例组成；“端口类型” 表示抽象操作的集合，每个操作一般会引用一条输入消息和一条输出消息； “绑定”使操作和消息的具体协议与数据格式规范关联，即为“端口类型”中定 义的操作和输入输出消息指派具体的传输协议和数据格式规范；“端口”指 定一个用于绑定的地址，由此定义一个通信端点，w e b 服务通过该端口与 其他w e b 服务或应用程序交互；“服务”用于聚合一组相关的“端口”构成一 个w e b 服务的定义。 “类型”、“消息”、“操作”和“绑定”属于w e b 服务接口定义部分， 它们抽象描述了w e b 服务基本接口信息，与具体的网络布置和数据格式绑 定相分离，这样就可以抽象定义w e b 服务的消息和端口类型，实现对它们 的重用。在此基础上，“端口”和“服务”属于w 曲服务实现定义，它们描 述了服务的运行信息，如调用服务的网址、服务所绑定的协议( h t t p ，s o a p 等) 。 w s d l 描述的是调用某个w e b 服务的详细信息。w s d l 描述说明的是以 下三个基本属性：服务做些什么服务所提供的操作；如何访问服务一 数据格式详细信息以及访问服务操作的必要协议；服务位于何处有特 定的协议决定的网络地址，如u r l 。 但是，w s d l 只包括了服务描述的较低层次，即服务接口的原始技术描 述。这是一种功能描述( 定义了消息的目的地、消息的语法以及如何使用协 议和编码方案) ，而在此之前最好还有非功能描述( 为什么服务请求者应该调 用这个w e b 服务) 。例如，这个w e b 服务提供了哪些商务功能? w e b 服务的 质量如何? 服务提供者的安全策略，是否能够为请求者保密等等。 2 1 3w e b 服务发现与u d d i ( - - ) w e b j l 艮务发现 w e b 服务发现是服务请求者寻找服务提供者和服务描述文档的过程， 1 2 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章w e b 服务与语义w e b 是整个w e b 服务模型的关键。服务发现的基本过程：在2 1 节所述w e b j 艮务架 构中，w e b j 艮务发现其实是通过服务注册中心寻找满足服务请求者需求的服 务提供者的过程。基本步骤如下； ( 1 ) 服务提供者使用w s d l 描述其服务( 服务描述) ； ( 2 ) 服务提供者将服务描述和w s d l 文档发布到u d d i 注册中心( 服务发 布) ； ( 3 ) 服务请求者向u d d i 注册中心查找是否存在具有合适功能的服务提 供者( 请求者需求描述) ； ( 4 ) u d d i 注册中心将服务请求者的需求与存储的服务描述进行匹配并 返回结果( 服务匹配) ； ( 5 ) 最后，服务请求者根据发现的服务描述定位和调用目标w e b j 艮务。 ( - ) u d d i u d d i 定义了w e b 服务的发布和发现方法，是一套基于w e b 的、分布式 的、为w e b 服务提供信息注册中心的实现规范。同时也包含一组使企业能 将自身提供的w e b 服务注册以使得别的企业能够发现的访问协议的实现标 准。 可以把企业与服务的注册信息分成以下三组：白页、黄页和绿页。 白页表示有关企业的基本信息，如企业名称、联系信息等。黄页信息 通过支持使用多种具有分类功能的分类法系统产生的类别划分，能够在更 大的范围内查找在注册中心注册的企业或服务。这样的类别划分不仅可以 关联企业及其服务，还可以关l 联t m o d e l 。如果只提供白页和黄页中的一种 或者这两种都提供，那么对于通过程序发现和使用服务，注册中心的条目 的价值就很有限。为此，有关怎样、哪里能通过程序的方式调用服务的信 息就很有必要了，而绿页就提供了这样的信息。绿页是指与服务相关联的 绑定信息，并提供了指向这些服务所实现的技术规范的引用和指向基于文 件的u r l 的不同发现机制的指针。 u d d i 注册中心由u d d i 规范的一种或多种实现组成，它们可以互操作 以共享注册中心数据。通过u d d i ，企业可以发布希望被别的企业发现的 w e b 服务。企业可以通过u d d i 注册中心的w e b 界面或者是其提供的编程接 1 3 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章w e b 服务与语义w e b 口来通过应用程序来访问。u d d i 提供了一种分布式的商业注册中心的方 法，该商业注册中心维护了一个企业和企业所提供的w 曲服务的全球目录， 而且其中的信息描述格式是基于通用的x m l 格式的。u d d i 同时也是一组基 于w e b 的注册中心的名字，这些注册中心存储了商业或其他实体的信息及 其提供的服务的相关技术调用界面。这些注册中心通过多个u d d i 操作入口 站点运作，通过访问任意一个公共的u d d i 操作入口站点，任何人都可以查 询商业实体提供的或代表商业实体的w e b 服务。u d d i 商业注册中心在逻辑 上是集中的，在物理上是分布的，由多个根节点组成，相互之间按一定的 规则进行数据同步。当一个企业在u d d i 商业注册中心的一个实例中实施注 册后，其注册信息会被复制到其他u d d i 根节点，于是就能实现数据同步。 u d d i 真正实现了w 曲服务注册信息的“一次注册，到处发布”。 如图2 2 所示，u d d i 的主要数据结构包括： 商业实体( b u s i n e s s e n t i t y ) ：商业实体信息可以被看成是一个关于商业机 构的标准描述元数据。作为注册和发现的核心，包括b u s i n e s s k e y ( 商业实体 标识) 、n a m e ( 名称) 、d e s c r i p t i o n ( 描述) 、b u s i n e s s s e r v i e e ( 商业服务集) 、 i d e n t i f i e r b a g ( 企业或商品标识集) 、c a t e g o r y b a g ( 分类集) 等元素。 图2 2u d d i 的数据结构 1 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文第2 章w e b 服务与语义w e b 商业服务信息( b u s i n e s s s e r v i c e ) ：作为“绿页”服务，对w c b 服务进行商业 业务描述，是b u s i n e s s e n t i t y 的子结构，一个b u s i n e s s e n t i t y 可以有多个 b u s i n e s s s e r v i c e s 。b u s i n e s ss e r v i c e 也是元数据容器，通过商业服务标识、商 业实体标识、名称、描述、绑定模版、分类集等元素，对特定企业所提供 的特定服务进行描述。 技术绑定信息( b i n d i n