基于本體服務模型及方法地研究

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1、摘要基于本體的服務模型及方法研究基礎心理學專業(yè)博士研究生1王剛指導教師邱玉輝教授摘要服務計算(Se州ceComputing)是標識分布式系統(tǒng)和軟件集成領域技術(shù)進步的里程碑。服務作為一種自治、開放的以及平臺無關的網(wǎng)絡化構(gòu)件，可使分布式應用具有更好的復用性、靈活性和可增長性。服務的發(fā)現(xiàn)是服務計算的重要內(nèi)容，它在服務操作過程中具有舉足輕重的作用。如果不能進行有效的服務發(fā)現(xiàn)，就不能為用戶提供有效的服務。UDDI(UniverSalDescriptionDiscoveryhlte鏟ation)作為一個公共的服務注冊中心，為服務的發(fā)布與發(fā)現(xiàn)提供了一種高效、靈

2、活、可擴展的機制。有效的服務發(fā)現(xiàn)，應該是能夠根據(jù)語義進行，這樣用戶才能獲取滿意的服務，使之成為服務發(fā)現(xiàn)與選擇的目標。當用戶面臨多個服務可以選擇的時候，究竟應該選擇哪些服務，或者是怎樣確定服務執(zhí)行的先后次序以及對服務進行合理的調(diào)度等，對于用戶獲取滿意的服務，對于整個系統(tǒng)獲得滿意的服務也尤為關鍵。本體(Ontology)是在當前知識描述與表示方法的基礎上，繼承并發(fā)展而來的知識表示和信息共享的重要工具，它廣泛用在知識處理領域，把本體用在服務的發(fā)現(xiàn)和選擇領域，以實現(xiàn)根據(jù)語義進行服務的發(fā)現(xiàn)與選擇，具有重要的作用和意義。本文在研究過程中，從認知心理的角度來考

3、慮并改進相關研究，研究了基于語義元的相似度計算方法SMBSU(Simil撕哆MeasllreBaSedOnSemamicUIlits)和基于本體的服務發(fā)現(xiàn)與獲取模型SMBO(ServiceModel馬asedOnOntology)，并著重研究了該模型基礎上的協(xié)作和協(xié)商，以及基于市場機制與語義相結(jié)合的服務調(diào)度方法。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點包括以下幾個方面：(1)較為深入地研究了相似度計算方法，并在此基礎上作了適當改進，得到了基于語義元的概念、關系和本體的相似度計算方法SⅧSU。本體的相似性度量是根據(jù)語義進行服務發(fā)現(xiàn)與選擇的基礎。針對已有相似性西南

4、大學博士學位論文度量方法的局限與不足，對屬性進行語義擴展，在認知心理學相似度計算Tversky模型和Ro耐guez．Egellllofer模型以及相關模型思想的基礎上，提出了基于語義元的概念相似度計算方法(SMBSU)。該方法用語義元表示概念內(nèi)涵，在語義元中引入支持度來表現(xiàn)不同語義元對概念內(nèi)涵的貢獻，綜合考慮相關性、相似性、非對稱性以及語義元的支持度差異，通過計算語義元的相似性，實現(xiàn)概念相似性的度量。另外，本文把關系作為一種特殊的概念，進行關系的比較，得到了基于語義元的關系相似性度量，由于概念和關系是本體的重要組成部分，由此實現(xiàn)了基于語義元的本體

5、相似性度量。通過比較，驗證了S凇SU方法的計算結(jié)果更具有合理性和有效性。(2)在深入分析服務模型的基礎上，結(jié)合SⅧSU，提出了基于本體的服務發(fā)現(xiàn)與獲取模型SMBO。針對資源組織與服務匹配的缺點及不足，在SmSU基礎上，研究了把資源與請求組織為本體，以進行服務發(fā)現(xiàn)與獲取的模型、過程與方法，提出了把資源與服務請求都表示為本體的構(gòu)想，并對傳統(tǒng)概念匹配方法進行了擴展，認為本體越相似，其表示的語義越接近，概念越匹配，其相似度越大。通過使用OwL(Ont0109yW曲Language)描述邏輯以及判斷服務約束是否滿足，研究了服務發(fā)現(xiàn)與獲取的具體方法，為如何根

6、據(jù)語義發(fā)現(xiàn)并獲取服務提供了一個有效的途徑。SⅧO與當前模型相比，SⅧO能更好地進行服務發(fā)現(xiàn)與選擇。(3)在深入研究本體集成和服務沖突解決方法的基礎上，提出了基于本體的增量式關系發(fā)現(xiàn)方法及基于SmSU的沖突解決方法。針對本體靜態(tài)集成的不足，以及由于單個本體之間缺少聯(lián)系與溝通，單個本體容易成為“信息孤島"，難以根據(jù)語義，讓用戶獲取滿意的服務這些問題，在S地O模型中，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出了服務發(fā)現(xiàn)過程中的增量式關系發(fā)現(xiàn)方法，據(jù)此可以發(fā)現(xiàn)潛在的關系，以更好地進行服務的發(fā)現(xiàn)。它可以更好地進行服務發(fā)現(xiàn)，從而為主動服務提供了保證。在服務的選擇過程中，眾多主體

7、往往面臨(需求)一個資源，而這個資源該為誰所用，就會出現(xiàn)了矛盾與沖突。本文借鑒Agent中協(xié)商的概念與思想，并把它與本文的SMBSU相結(jié)合，提出了基于S№SU的沖突解決方法，研究了兩種具體的解決方法：投票決定法和距離最短法。投票決定法的策略是由得票多的資源來提供服務，如果該資源與請求本體相似度達到給定的值，就增加一票，最后統(tǒng)n摘要計得票的多少，選擇得票多的資源來提供服務。距離最短法的策略是計算資源對應的不同相似度值與最優(yōu)值之間的距離，選擇距離最短對應的資源來提供服務。本文還引入了懲罰值來幫助確定候選資源，研究了懲罰值的確定原則：如果選擇的資源與請

8、求的相似度值與最優(yōu)值差別越大，得到的懲罰就會越大。(4)研究了基于市場機制的服務調(diào)度模式，提出了市場機制與本體相結(jié)合的服務調(diào)度方法。首先