CN101567005A - 一种基于WordNet的语义服务注册与查询方法 - Google Patents
一种基于WordNet的语义服务注册与查询方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及Web服务的注册与发现技术领域,尤其是一种基于WordNet的语义服务注册与查询方法。该方法具体步骤为(1)语义服务注册:服务提供者注册一个服务并上传服务对应的WSDL,***解析WSDL,形成一棵服务描述树,然后根据输入解析出WordNet本体树,并对服务的输入、输出进行语义标注,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,最后保存到注册库中;(2)语义服务发现:服务请求者输入服务类型信息、服务的输入/输出语义信息、用户自定义信息到注册库中,查询满足要求的服务;(3)相似度排序:根据降序对满足某个阈值的服务进行排序。本发明具有结合WordNet本体库与WSDL-S语义描述语言、语义明确的优点。
Description
技术领域
本发明涉及Web服务的注册与发现技术领域,尤其是一种基于WordNet的语义服务注册与查询方法。
背景技术
用XML语法描述的Web服务协议缺乏良好定义的语义信息,同时也缺乏Web服务相互交互的表达能力,因而并不能满足Web服务自动发现、执行、合成、监控和恢复的需求。为了能够让Web服务之间互相理解各自的内容、功能以及属性,需要找到一种在XML基础上包含语义信息的描述Web服务的语言。语义Web正好满足了描述Web服务的这一需求。它是当前Web的扩展,为网页扩展了计算机可处理的语义信息。语义Web中,各种资源被人为地赋予了各种明确的语义信息,计算机可以分辨和识别这些语义信息,并对其进行自动解释、交换和处理。
近年来,随着语义Web技术的发展,出现了大量的领域本体,如医学本体UMLS、中医药本体TCMLS等。借鉴语义Web的思想,通过构建本体来定义领域概念的语义关系,解决Web服务缺乏统一语义内容等问题。同时通过基于语义的搜索技术来发现和定位Web服务,从而达到用户和服务提供商双赢的结果。语义Web服务是语义Web与Web服务相结合而得的产物,在Web服务中有效利用本体领域模型进行服务的概念建模,可以指导Web服务应用的设计。语义Web服务的目标就是以一种明确的、计算机能够理解的语言来横述Web服务的功能和内容,同时增强已经存在的Web服务操作的性能和鲁棒性,比如Web服务的发现和调用。语义Web服务可为Web服务的发现、执行、解释和组合的自动化提供有效的支持,从而实现异构***的互操作以及无缝集成。
语义Web服务发现首先要对请求者的理想Web服务进行语义描述,同时要对已有的Web服务进行语义描述。现今,对Web服务应该如何进行语义描述有着多种方案,如OWL-S,WSDL-S,SWSL等等。上述方案中,都把对Web服务的描述分为服务的功能性描述和非功能性描述两部分。其中对服务功能性信息(Web服务的Input、Output、Precondition、Effect)进行语义描述的基本思想都是首先用本体来表达领域内的语义信息,然后利用本体中的概念对Web服务的功能信息进行描述。而对Web服务非功能信息(如服务提供者的联系方式、服务的大概功能等),在现阶段一般都是用自然语言的方法对其进行语义描述。
传统上,一个发布服务与一个请求服务完全匹配必须满足以下两方面条件:
(1)服务的输出可以满足用户请求的输出,即用户想要得到的输出必须能够通过服务调用获得。
(2)用户请求的输入可以满足服务的输入,即服务正常运转所需要的输入必须有用户请求提供。
但是由于用户在请求时不可能知道存在什么样的服务,而服务在制定时也不能预期都会存在什么样的请求,因此用户请求和服务的完全匹配只是一种最理想状态,在实际进行匹配时绝大部分不是完全匹配。因此就需要服务匹配算法能够根据请求服务和发布服务的服务描述(包括功能描述和非功能描述)对已发布服务集合进行相似度计算,输出大于某个阈值的服务。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种结合WordNet本体库与WSDL-S语义描述语言、语义明确的基于WordNet的语义服务注册与查询方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是:该方法具体步骤为,
(1)语义服务注册:服务提供者注册一个服务并上传服务对应的WSDL,***解析WSDL,形成一棵服务描述树,然后根据输入解析出WordNet本体树,并对服务的输入、输出进行语义标注,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,最后保存到注册库中;
(2)语义服务发现:服务请求者输入服务类型信息、服务的输入/输出语义信息、用户自定义信息到注册库中,查询满足要求的服务;
(3)相似度排序:根据降序对满足某个阈值的服务进行排序。
本发明所述步骤(1)对Web服务进行语义标注是根据WSDL文件中输入、输出功能接口的信息,再把语义本体标注进去,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,其中的语义本体采用WordNet本体库。
本发明所述步骤(2)中利用WordNet本体树,用WordNet提供的接口计算出两个本体概念的语义距离,再利用扩展二分图最佳匹配扩展算法,求出请求服务的输入/输出和发布服务操作的输入/输出之间的语义相似度,进而求出请求服务和发布服务操作的语义相似度,所述的扩展二分图最佳匹配扩展算法对服务对应操作的输入/输出参数语义信息集合进行匹配,在匹配的过程中,分别计算请求服务与注册库中服务的输入、输出、综合语义相似度,当这三个相似度都满足某个阈值时,匹配成功,表示这个服务是满足的。
本发明所述步骤(2)的具体过程为,
(A)根据服务类别对服务语义描述文件进行过滤预处理,该预处理过程检查有哪些注册的服务是属于请求的服务类型,然后通过查找数据库得到某些服务类别下的所有服务,再交给下一步处理;
(B)对上面过滤得到的服务语义描述文件进行操作,解析它们的输入/输出语义信息存储到列表中,以备接下去的输入/输出匹配;
(C)根据查询请求提供的语义信息和相关阈值对服务对应操作的输入/输出参数集合进行匹配,如果服务的输入/输出个数都满足服务请求,并且输入匹配度大于设定的输入匹配度阈值,输出匹配度大于设定的输出匹配度阈值,综合匹配度大于设定的综合匹配度阈值时,该服务才被加入到匹配结果中,只要以上有一个条件不满足,就直接跳过这个服务匹配过程的剩余操作,进行下一个服务的匹配;
上述步骤(C)的子步骤为,
(a)进行服务输入/输出个数的比较,如果请求的输出个数大于注册库中某个服务的输出个数或者如果请求的输入个数小于注册库中某个服务的输入个数,就直接跳过,进行下个服务匹配;
(b)采用扩展二分图最佳匹配扩展算法,计算输出语义相似度,如果输出语义相似度大于某个设定的阈值,则继续,否则跳过进行下个服务匹配;
(c)采用基于二分图最佳匹配扩展算法,计算输入语义相似度,如果输入语义相似度大于某个设定的阈值,则继续,否则跳过进行下个服务匹配;
(d)根据输出语义相似度、输入语义相似度计算综合语义相似度,如果综合相似度大于某个设定的阈值,则表示匹配成功,否则跳出进行下个服务匹配。
本发明所述步骤(3)中在语义服务查询的服务集合的基础上,根据相似度对服务进行排序,在排序中,按照输入、输出、综合相似度进行排序,使用户尽快找到满意的服务。
本发明与现有技术相比,具有以下有益效果:1、基于WordNet本体库,根据其提供的接口很容易进行二次开发,计算两个本体概念的语义距离;2、在服务的WSDL文件中添加语义描述的办法,形成WSDL-S语义描述文件,WSDL-S语义描述文件保持了与现有协议与技术的兼容性;3、服务匹配基于语义相似度,支持服务间灵活匹配,能度量注册服务和服务请求间的符合程度,而且还极大地提高了服务的查全率和查准率,根据输入、输出语义相似度以及它们的权重计算综合语义相似度,这个权重可以由用户根据用户对请求服务的要求来设置,采用这种方式用户可以很快地找到自己想要的服务;4、对查询得到的服务进行了基于相似度的排序,有利于用户找到自己满意的服务。
附图说明
图1为本发明的结构图。
图2为本发明的语义查询算法总体流程图。
图3为本发明的服务功能匹配流程图。
具体实施方式
Web服务是Internet上实现某种功能或执行商务过程的软件对象集,它们能够在Web上发布,被用户发现并调用。它作为一种新兴的Web应用模式,是Web上数据和信息集成的有效机制,成为目前应用环境中最为合理的解决方案。
本发明的主要设计思想是:结合WordNet本体库与WSDL-S语义描述语言,设计一个语义明确的Web服务发现机制。WordNet提供的术语语义作为全局领域相关本体的基础,对Web服务进行语义标注,形成WSDL-S语义描述文档。利用WordNet本体库中词的关系,可以计算两个词的语义距离,进而可以计算出一个服务请求与注册库中服务的语义相似度。在计算服务请求与注册库中服务的过程中,对KM算法进行扩展来计算两个服务的语义相似度。通过一个服务匹配算法得到满足用户请求的服务,并对这些服务根据相似度进行排序。
其中WordNet是一个联机英语词汇检索***,同时又是一部语义词典。它采用语义网络作为其词汇本体的基本表示形式。在WordNet中,网络节点之间的关系分为同义关系、反义关系、继承关系、部分/整体关系等。本体概念之间的语义距离如下表所示:
关系 | 权值 |
等价关系 | 0 |
继承关系 | 1 |
包含关系 | 2 |
以下结合图纸详细介绍整个语义注册及查询的实施过程。
参见图1,该方法的具体步骤为:
(1)语义服务注册:服务提供者注册一个服务并上传服务对应的WSDL,***解析WSDL,形成一棵服务描述树,然后根据输入解析出WordNet本体树,并对服务的输入、输出进行语义标注,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,最后保存到注册库中;
(2)语义服务发现:服务请求者输入服务类型信息、服务的输入、输出语义信息、用户自定义信息到注册库中,查询满足要求的服务;
(3)相似度排序:根据降序对满足某个阈值的服务进行排序。
参见图2,上述步骤(2)的具体步骤为:
(A)根据服务类别进行过滤,当服务注册库中服务数量庞大时,进行一次语义查询,对注册库中每个服务的包含语义信息的xml文件进行解析、比较,使用服务类别过滤器作为匹配引擎进行服务匹配前的一个预处理过程,该预处理过程检查哪些注册的服务是属于请求的服务类型,通过查找数据库得到某些服务类别下的所有服务,再交给下一步处理,如果用户事先知道这个服务属于哪几个分类,将快速地查到该服务;
(B)对上面过滤得到的服务语义描述文件进行操作,解析它们的输入/输出的语义信息存储到列表中,以备接下去的输入/输出匹配;
(C)根据查询实例r=(Ir,Or,wi,wo,w,α,categorys)提供的语义信息和相关阈值,进行服务对应操作的输入/输出参数集合的匹配,如果服务的输入/输出个数都满足服务请求,并且输入匹配度>wi、输出匹配度>wo、综合匹配度>w,才被加入到匹配结果中,只要有一个不满足,就直接跳过这个服务匹配过程的剩余操作,进行下一个服务的匹配;
参见图3,上述步骤(C)具体步骤为,
(a)如果serviceList的下一个元素不为空,则取得该服务语义描述信息,否则匹配结束;
(b)获得上步取得的服务的operation列表operationList,如果operationList的下一个元素不为空,则继续,否则跳到步骤(a);
(c)根据查询实例r和上面取得的operation,如果请求的输出个数大于注册库中的某个服务的输出个数,就直接跳到步骤(b),否则继续;
(d)如果请求的输入个数小于注册库中某个服务的输入个数,就直接跳到步骤(b),否则继续下面的操作;
(e)采用基于二分图最佳匹配扩展算法,计算输出语义相似度simPR_output,如果输出语义相似度小于阈值wo,则直接跳到步骤(b),否则继续;
(f)采用基于二分图最佳匹配扩展算法,计算输入语义相似度simPR_input,如果输入语义相似度小于阈值wi,则直接跳到步骤(b),否则继续;
(g)根据simPR_output、simPR_input、α,计算服务操作综合相似度simPR=α×simPR_output+(1-α)×simPR_input,α由用户查询的时候输入,可以根据实际对服务的需求而设计输入、输出语义相似度的所占权重的比例;
(h)在步骤(a)~(g)间循环求得最大的服务语义相似度maxSimPR,如果maxSimPR大于阈值w,则匹配成功,跳到步骤(a)继续匹配。
在语义服务注册与发现中用到以下模型:
1、服务语义描述模型,一个服务s是一个2元组s=(ns,P),其中:
(1)ns是该服务的名称;
(2)P={p1,p2,...,pn}是该服务中的操作集合。
2、操作语义描述模型,一个服务的操作p是一个3元组p=(np,I,O),其中
(1)np是该操作的名称;
(2)I={i1,i2,...,in}为一个概念矢量,表示操作p的N个输入参数的语义描述,i1,i2,...in表示操作p各个输入参数在领域本体库中相对应的语义概念;
(3)O={o1,o2,...,om}为一个概念矢量,表示操作p的M个输出参数的语义描述,o1,o2,...on表示操作p各个输出参数在领域本体库中相对应的语义概念;
这样就把Web服务的匹配转换为请求者理想的服务语义描述模型s=(ns,P)和服务库中服务语义描述模型s′=(n′s,P′)的匹配,进而可以转化操作p和p′的匹配,最后转化为同一领域本体中概念矢量I和I′以及O和O′的匹配。
3、服务请求语义描述模型,服务请求是指用户对目标服务的需求描述,一个服务请求r=(Ir,Or,wi,wo,w,α,categorys)可形式化为一个7元组,其中:
(1) 为一个概念矢量,表示用户请求输入参数的语义描述,i1 r,i2 r,...,in r表示用户请求各个输入参数在领域本体库中相对应的语义概念;
(2) 为一个概念矢量,表示用户请求输出参数的语义描述,o1 r,o2 r,...,on r表示用户请求各个输出参数在领域本体库中相对应的语义概念;
(3)α是输出权重,而1-α是输入权重;
(4)0<wi≤1是用户设定的输入接受阈值,即一个服务(实质上是指服务的操作)的输入与服务请求的输入相似度小于该阈值时,该服务被认为是不可接受的目标服务,平常wi默认是0.5;
(5)0<wo≤1是用户设定的输出接受阈值,即一个服务(实质上是指服务的操作)的输出与服务请求的输出相似度小于该阈值时,该服务被认为是不可接受的目标服务,平常wo默认是0.5;
(6)0<w≤1(w=w0*α+wi*(1-α))是用户设定的接受阈值,即一个服务(实质上是指服务的操作或者操作的组合)与服务请求的相似度大于等于该阈值时,该服务才被认为是可接受的目标服务,平常w默认是0.5;
(7)categorys表示请求的服务所属的服务类别,如果没有指定,就表示在所有类别中查找。
Claims (6)
1、一种基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:具体步骤为,
(1)语义服务注册:服务提供者注册一个服务并上传服务对应的WSDL,***解析WSDL,形成一棵服务描述树,然后根据输入解析出WordNet本体树,并对服务的输入、输出进行语义标注,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,最后保存到注册库中;
(2)语义服务发现:服务请求者输入服务类型信息、服务的输入/输出语义信息、用户自定义信息到注册库中,查询满足要求的服务;
(3)相似度排序:根据降序对满足某个阈值的服务进行排序。
2、根据权利要求1所述的基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:所述步骤(1)对Web服务进行语义标注是根据WSDL文件中输入、输出功能接口的信息,再把语义本体标注进去,形成Web服务语义描述文档WSDL-S,其中的语义本体采用WordNet本体库。
3、根据权利要求1所述的基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:所述步骤(2)中利用WordNet本体树,用WordNet提供的接口计算出两个本体概念的语义距离,再利用扩展二分图最佳匹配扩展算法,求出请求服务的输入/输出和发布服务操作的输入/输出之间的语义相似度,进而求出请求服务和发布服务操作的语义相似度,所述的扩展二分图最佳匹配扩展算法对服务对应操作的输入/输出参数语义信息集合进行匹配,在匹配的过程中,分别计算请求服务与注册库中服务的输入、输出、综合语义相似度,当这三个相似度都满足某个阈值时,匹配成功,表示这个服务是满足的。
4、根据权利要求1或3所述的基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:步骤(2)的具体过程为,
(A)根据服务类别对服务语义描述文件进行过滤预处理,该预处理过程检查有哪些注册的服务是属于请求的服务类型,然后通过查找数据库得到某些服务类别下的所有服务,再交给下一步处理;
(B)对上面过滤得到的服务语义描述文件进行操作,解析它们的输入/输出语义信息存储到列表中,以备接下去的输入/输出匹配;
(C)根据查询请求提供的语义信息和相关阈值对服务对应操作的输入/输出参数集合进行匹配,如果服务的输入/输出个数都满足服务请求,并且输入匹配度大于设定的输入匹配度阈值,输出匹配度大于设定的输出匹配度阈值,综合匹配度大于设定的综合匹配度阈值时,该服务才被加入到匹配结果中,只要以上有一个条件不满足,就直接跳过这个服务匹配过程的剩余操作,进行下一个服务的匹配;
5、根据权利要求4所述的基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:所述步骤(C)的子步骤为,
(a)进行服务输入/输出个数的比较,如果请求的输出个数大于注册库中某个服务的输出个数或者如果请求的输入个数小于注册库中某个服务的输入个数,就直接跳过,进行下个服务匹配;
(b)采用扩展二分图最佳匹配扩展算法,计算输出语义相似度,如果输出语义相似度大于某个设定的阈值,则继续,否则跳过进行下个服务匹配;
(c)采用基于二分图最佳匹配扩展算法,计算输入语义相似度,如果输入语义相似度大于某个设定的阈值,则继续,否则跳过进行下个服务匹配;
(d)根据输出语义相似度、输入语义相似度计算综合语义相似度,如果综合相似度大于某个设定的阈值,则表示匹配成功,否则跳出进行下个服务匹配。
6、根据权利要求1所述的基于WordNet的语义服务注册与查询方法,其特征是:所述步骤(3)中在语义服务查询的服务集合的基础上,根据相似度对服务进行排序,在排序中,按照输入、输出、综合相似度进行排序,使用户尽快找到满意的服务。
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