一種基于聚類的語(yǔ)義WEB服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、目前基于SOA架構(gòu)開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目越來(lái)越多,在這種架構(gòu)模式下需要應(yīng)用的一項(xiàng)技術(shù)就是Web 服務(wù),大量Web服務(wù)的出現(xiàn)對(duì)服務(wù)的發(fā)現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制已經(jīng)不能滿足當(dāng)前用戶的需要,如何在海量服務(wù)中很快的查找出符合用戶需求的Web服務(wù)成為亟待解決的重要問(wèn)題。本課題對(duì)現(xiàn)在的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行研究,提出了一種基于聚類的語(yǔ)義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。
  首先,對(duì)語(yǔ)義Web服務(wù)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,傳統(tǒng)的Web服務(wù)描述語(yǔ)言

2、不具備被機(jī)器理解的語(yǔ)義,因此學(xué)者們提出了基于語(yǔ)義的Web服務(wù)描述語(yǔ)言O(shè)WL-S。本文主要用到OWL-S中的Service Profile ,Service Profile主要是對(duì)Web服務(wù)進(jìn)行基本的描述。
  其次對(duì)傳統(tǒng)的服務(wù)匹配算法進(jìn)行分析,研究了基于語(yǔ)義距離的相似度算法和基于信息量的相似度算法,考慮到上述兩種算法各自的優(yōu)缺點(diǎn),本文將兩種相似度算法結(jié)合在一起,提出了一種加權(quán)的語(yǔ)義相似度算法,這種算法能夠考慮到本體概念樹(shù)中父子概念

3、節(jié)點(diǎn)和兄弟概念節(jié)點(diǎn)的區(qū)分度,因而對(duì)整個(gè)Web服務(wù)的相似度計(jì)算更加合理,進(jìn)而能夠提高Web服務(wù)在匹配過(guò)程中的性能。
  接下來(lái)根據(jù)本文提出的綜合加權(quán)語(yǔ)義相似度算法度量并對(duì)Web服務(wù)實(shí)施聚類分析處理,本文選擇采用K-means算法來(lái)處理Web服務(wù)數(shù)據(jù)集,生成功能相似的聚類簇,每一個(gè)簇都有一個(gè)聚類中心,代表不同功能的Web服務(wù)。
  最后,以上面研究的內(nèi)容為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)出一個(gè)語(yǔ)義Web服務(wù)的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),其中的語(yǔ)義Web服務(wù)匹配器是整個(gè)系

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