[发明专利]一种语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法有效
申请号: | 201310222587.6 | 申请日: | 2013-06-05 |
公开(公告)号: | CN103336763A | 公开(公告)日: | 2013-10-02 |
发明(设计)人: | 刘发贵;林跃东 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06F17/27 | 分类号: | G06F17/27 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 何淑珍 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 语义 web 服务 组合 结果 复合 相似 度量 方法 | ||
技术领域
本发明属于语义Web服务组合技术领域,具体涉及一种语义Web服务组合结果的符合相似度度量方法。
背景技术
语义Web服务组合方法分为:业务流程驱动的语义Web服务组合和即时任务求解的语义Web服务组合:(1)工作流程驱动的服务组合方法以工作流为基础模型,实现半自动的服务组合,受固定流程限制,无法满足动态流程的需求;(2)根据用户提出的服务请求,即时选取若干服务进行自动组合,主要有3大类:基于Petri网,基于AI理论和基于图搜索,但均无法处理子服务间的复杂关联关系。在组合算法的基础模型选择上,AI理论的组合方法依托形式化的表示与转化,如情景演化、定理证明等方法,主要的模型有Pi演算、CCS等进程代数,虽具有动态演化特性,但复杂性高;而基于Petri网模型的组合方法既能够满足动态性需求,复杂性低于AI理论的方法,Petri网支持完全性、组合性与异步性等,图形化表示的直观性以及形式语义的表达能力。
语义Web服务组合方法根据服务请求,选取系列的子服务并组织其执行过程,形成服务组合结果,针对同一个服务请求,将存在1个或以上的组合结果能够满足该请求,那么如何分析其组合结果中子服务的可用性以及评估组合结果与用户请求间的匹配程度,从而实现自动化地对服务组合结果进行排序以便于用户进行选择,是组合方法中的关键问题。
当前的语义Web服务组合模型仅能够表示语义Web服务组合的结果而未能实现组合结果与用户请求匹配程度的计算,有的学者研究并提出了从QoS等非功能参数进行组合结果的分析与选择,但已有的这些方法均未能分析组合过程中的子服务对组合结果的影响以及组合结果与用户请求匹配程度的计算。
针对上述不足,本发明提出基于子服务权重与子服务关联相似度的度量方法,度量服务组合结果在结构与关联关系上与用户请求的匹配程度,便于对服务组合结果进行选择。
发明内容
本发明的目的在于解决目前的服务组合结果的度量方法无法处理子服务的可用性、无法评估组合结果在子服务关联及功能结构上与用户请求的匹配程度等问题,本发明针对服务组合结果中子服务的关联关系与功能结构进行分析,提出一种语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法。
为了实现上述发明目的,采取的技术方案如下:
一种语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法,其包括如下步骤:
1)将语义Web服务组合方法得到的组合结果用有向层次图表示;
2)根据步骤1)所得的有向层次图,分析每个子服务的输入列表被满足的情况,判断子服务的可用性,从而得到子服务以及组合结果的可执行性;
3)根据步骤1)所得的有向层次图,分析每个子服务的每个输出的用途,通过人工智能方法分析得出不同用途的输出的重要性系数,从而计算每个子服务的权重;
4)结合子服务权重以及IO关联关系的概念相似度,提出子服务的关联相似度计算方法;
5)结合步骤4)的关联相似度计算方法,计算目标输出的关联相似度,结合组合结果中的子服务个数,联合计算得到组合结果与用户请求的匹配程度。
上述的语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法中,步骤1)所述有向层次图包括:
方框表示服务组合结果中的子服务;
圆圈表示子服务的输入、输出、前置条件以及后置条件信息,位于方框上方的圆圈是该子服务的输入列表;位于方框下半部分的圆圈表示该子服务的输出列表;位于方框左侧的圆圈代表该子服务的前置条件;位于方框右侧的圆圈代表该子服务的后置条件;
关联的有向边表示前一个子服务A的某个输出与后一个子服务B的某个输入相匹配,将子服务A产出的数据传递到子服务B。
上述的语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法中,步骤2)具体包括:分析语义Web服务组合结果的有向层次图中每个子服务的输入列表,判断输入列表中是否存在输入,且该输入不存在任何的有向边与之关联,当存在这类输入时,该子服务所需的输入没有被完全满足,该子服务不具有可用性,则该组合结果不具有可执行性,相反,当子服务的输入列表中的所有输入均被满足时,该子服务具有可用性,而当组合结果的所有子服务均具有可用性时,该组合结果具有可执行性。
上述的语义Web服务组合结果的复合相似度度量方法中,步骤4)和步骤5)所述的关联相似度计算方法包括:
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