pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了pay-as-you-go模式的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法，涉及語義信息檢索、Web服務(wù)計算領(lǐng)域，尤其涉及pay-as-you-go模式的Web服務(wù)語義信息的添加及發(fā)現(xiàn)的方法：首先，分析Web服務(wù)語義信息，漸進生成語義映射規(guī)則；根據(jù)查詢需要延遲評價語義映射規(guī)則，延遲計算與規(guī)則相關(guān)的語義標注；將語義標注添加到服務(wù)描述模型中；最后，進行語義查詢處理并返回查詢結(jié)果。本發(fā)明能夠減少前期構(gòu)建成本，并能根據(jù)后續(xù)投入的成本量來漸進的增強系統(tǒng)的語義查詢功能，有助于及時描述動態(tài)的Web服務(wù)的語義信息，提高Web服務(wù)語義發(fā)現(xiàn)效率。
【專利說明】pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及語義信息檢索、Web服務(wù)計算領(lǐng)域，具體是pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]語義網(wǎng)技術(shù)能夠讓用戶共享不同領(lǐng)域的知識，使得語義信息的集成更容易，使用現(xiàn)有的本體和本體推理機可以更容易找到合適的Web服務(wù)。近年來，很多研究者致力于將語義網(wǎng)技術(shù)和Web服務(wù)技術(shù)結(jié)合以實現(xiàn)語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)。
[0003]目前，Web服務(wù)領(lǐng)域的語義添加方法主要有:1)在Web服務(wù)描述語言上標注語義，這些標注不是虛擬的(virtual)，不支持語義的延遲計算；2)用本體直接描述Web服務(wù)信息及其相關(guān)背景知識。這些方法的前期成本較高，用本體準確的標注大量的Web服務(wù)需要花費較大的代價，將Web服務(wù)與本體集成以及建立和維護本體庫也需要大量的工作。也就是說，面前基于語義的方法需要對數(shù)據(jù)進行完全的語義整合后，才能提供有效的語義查詢。然而，理解數(shù)據(jù)并建立完善的語義映射是件漫長的工作，隨著Web服務(wù)信息的改變，人們又需要重新描述Web服務(wù)及重新建立語義映射。因此，目前的Web服務(wù)語義添加方法很難及時應(yīng)對Web服務(wù)的動態(tài)變化。此外，目前的語義添加技術(shù)難以反映復(fù)雜的語義，盡管將本體和查詢處理過程相結(jié)合有較高的準確率，但查詢重寫代價較高、查詢的時間復(fù)雜性也高。
[0004]綜上所述，現(xiàn)有語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)研究存在的主要問題:語義添加方式(無論是語義服務(wù)描述，還是在查詢處理時和本體的結(jié)合)需要較高的前期構(gòu)建成本，且查詢處理的時間復(fù)雜性較高。這些前人的研究本質(zhì)上遵循pay-before-you-go的模式，即:在提供有效的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)功能前，需要耗費較高的前期構(gòu)建成本，沒有根據(jù)投入的成本量來漸進的增強提供給用戶的查詢功能。
[0005]目前涉及pay-as-you-go模式語義添加的研究主要有iTrail技術(shù)，iTrail通過匹配(matching)、轉(zhuǎn)型(transformation)和合并(merging)在源查詢上擴展語義得到新的查詢，從而將輕量級的語義漸進的提供給系統(tǒng)。iTrail技術(shù)難以反映復(fù)雜的語義，查詢重寫代價較高，而且iTrail技術(shù)不是針對語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)而設(shè)計的。
[0006]因此,本發(fā)明提供了一種基于pay-as-you-go模式的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法,能夠減少前期構(gòu)建成本，并能根據(jù)后續(xù)投入的成本量來漸進的增強系統(tǒng)的語義查詢功能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的研發(fā)目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法,使得:I)實現(xiàn)pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn),支持best-effort查詢，即:不需要投入或少投入前期構(gòu)建成本，系統(tǒng)就可以提供類似關(guān)鍵字查詢等簡單的功能，然后隨著Web服務(wù)信息的逐漸完善，系統(tǒng)可以漸進的提供更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化查詢或語義查詢功能。2)及時描述動態(tài)的Web服務(wù)的語義信息，提高Web服務(wù)語義發(fā)現(xiàn)的效率。
[0008]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下:[0009]pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法,操作步驟如下:
[0010]I)通過從Wordnet自動生成、機器學習、用戶反饋、文本內(nèi)容挖掘等途徑得到Web服務(wù)語義信息，漸進生成語義映射規(guī)則，如is-a、same-as。
[0011]2)當用戶查詢時，系統(tǒng)根據(jù)查詢需要延遲評價語義映射規(guī)則，延遲計算與規(guī)則相關(guān)的語義標注。
[0012]延遲評價方法:當用戶查詢時，根據(jù)自然語言分析、關(guān)鍵字提取方法分析用戶的查詢要求，在語義映射規(guī)則庫中選擇相關(guān)性最大的某個或某些語義映射規(guī)則。
[0013]延遲計算方法:根據(jù)延遲評價得到的語義映射規(guī)則，系統(tǒng)調(diào)用函數(shù)getSemanticAnnotationO計算并返回語義標注的內(nèi)容。語義標注的形式為節(jié)點的屬性-值對或邊。
[0014]函數(shù)getSemanticAnnotationO:讀取、解析延遲評價得到的語義映射規(guī)則，判斷規(guī)則是否與SLSD模型中節(jié)點或節(jié)點的屬性相關(guān)，如果與節(jié)點相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點的屬性-值對的形式返回；如果與節(jié)點的屬性相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點間邊的形式返回。
[0015]3)將延遲計算得到的語義標注添加到SLSD模型中，生成含語義信息的SLSD’模型。
[0016]添加方法如下:節(jié)點間的語義關(guān)聯(lián)用邊表示，節(jié)點屬性的語義以擴充的方式添加到屬性-值對中。
[0017]4)語義查詢處理并返回查詢結(jié)果。由于語義標注的方式?jīng)]有改變SLSD的結(jié)構(gòu)，因此查詢模塊不需要特別擴展就可以支持語義查詢，即仍用SLSD的查詢模塊對SLSD’進行查詢。
[0018]該Web服務(wù)語義添加的方法使得查詢模塊很方便支持best-effort查詢。例如，查詢模塊通過處理添加了語義標注的SLSD’，可以支持語義關(guān)鍵字查詢；基于語義相似度的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)通過如下步驟實現(xiàn):查詢模塊延遲計算SLSD’上需要進行比較的服務(wù)節(jié)點集及其信息，然后通過語義相似度函數(shù)計算出和用戶查詢相似度最高的Web服務(wù)節(jié)點，將結(jié)果按相似度降序排列后返回給用戶。
[0019]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)比較的優(yōu)點有:
[0020]1.與當前pay-before-you-go模式的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法不同，本發(fā)明從pay-as-you-go模式的角度實現(xiàn)Web服務(wù)語義信息的添加及發(fā)現(xiàn)；相比而言，本發(fā)明更能及時描述動態(tài)的Web服務(wù)的語義信息，提高Web服務(wù)語義發(fā)現(xiàn)的效率。
[0021]2.本發(fā)明的pay-as-you-go模式語義添加方法不僅可以應(yīng)用到Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)中，也可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)空間和數(shù)據(jù)集成環(huán)境中，對于語義查詢研究也有較高的借鑒參考價值。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1是本發(fā)明在語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)中的使用流程。
[0023]圖2是本發(fā)明pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。
[0024]圖3是本發(fā)明使用時可能涉及的WSDL文檔到SLSD模型的轉(zhuǎn)換過程。
【具體實施方式】[0025]1.本發(fā)明在語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)中的使用流程:
[0026]本發(fā)明在語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)中的使用流程如圖1所示。
[0027]首先,服務(wù)提供者可以直接使用Web服務(wù)描述模型SLSD (Schema Later ServiceDescription)來描述他們的服務(wù)。Web服務(wù)的描述過程就是SLSD的構(gòu)建過程。此外，也可以通過(半)自動抽取由服務(wù)提供者發(fā)布的WSDL文檔、OffL-S文檔、UDDI等數(shù)據(jù)源中的Web服務(wù)信息生成SLSD，這些服務(wù)信息包括服務(wù)的功能描述、操作、輸入和輸出等。然后，使用pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法(本
【發(fā)明內(nèi)容】
),支持在SLSD上的語義關(guān)鍵字查詢、基于語義相似度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)等功能。最后，服務(wù)請求者可以通過系統(tǒng)提供的語義發(fā)現(xiàn)功能來查找需要的Web服務(wù)。
[0028]SLSD定義如下:
[0029]Web服務(wù)用一個圖G: = (N，E)來描述，其中N是節(jié)點的集合(N1，…，Nk}，每一個節(jié)點Ni是一序列屬性-值對的集合Ni=KA/, V/)，…(An\ Vn1)}，其中A/，…，An1為屬性序列，V/,…，V1/為對應(yīng)的值序列，值可以是一組詞匯或一段文本內(nèi)容，且不同節(jié)點的屬性序列可以不同。E是邊(NilNjlL)的集合，其中NilNj e N, i ^ j，L是邊的標簽，且L可為null值。
[0030]用SLSD描述Web服務(wù)的基本方法為:把Web服務(wù)看作節(jié)點(節(jié)點的屬性-值對描述Web服務(wù)的輸入、輸出等信息),E描述同一個Web服務(wù)內(nèi)部或不同Web服務(wù)間的關(guān)系。SLSD是極松散結(jié)構(gòu)的模型，不要求將數(shù)據(jù)映射到特定的schema，其松散性主要表現(xiàn)在:SLSD中的節(jié)點可以有不同的屬性，即使是描述同類實體的節(jié)點的屬性序列也可以不同；E可以表不節(jié)點間任意的關(guān)系，當關(guān)系存在但具體是何種關(guān)系不確定時，L為null值,當節(jié)點間都不存在關(guān)系時，F(xiàn):= 0。
[0031]特別指出:本發(fā)明不僅僅適用于SLSD數(shù)據(jù)模型，也適用于當前其他Web服務(wù)描述模型，模型的具體轉(zhuǎn)換方式見第3節(jié)的說明。然而，我們建議使用SLSD或類似該模型的schema-later數(shù)據(jù)模型來描述Web服務(wù)，因為這是一種pay-as-you-go模式的Web服務(wù)描述方法，能夠更好的實現(xiàn)pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)。
[0032]2.本發(fā)明的具體實施
[0033]本發(fā)明pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法實施如圖2所示，主要由Web服務(wù)語義信息的添加(涉及步驟Sl_4)、Web服務(wù)語義發(fā)現(xiàn)(涉及步驟S5)兩部分組成。各步驟具體說明如下:
[0034]步驟S1:通過Wordnet自動生成、機器學習、用戶反饋、文本內(nèi)容挖掘等多種途徑得到Web服務(wù)語義信息，分析獲取這些Web服務(wù)信息的同義、近義、反義、全局局部等語義，由簡單到復(fù)雜漸進生成語義映射規(guī)則。語義映射規(guī)則形如:A is-a B(反映A為B的成員)；A same-as B (反映A、B的同義關(guān)系)等。
[0035]步驟S2:當用戶查詢時，根據(jù)自然語言分析、關(guān)鍵字提取方法分析用戶的查詢要求，在語義映射規(guī) 則庫中選擇相關(guān)性大的某個或某些語義映射規(guī)則，并根據(jù)相關(guān)性高低對這些語義映射規(guī)則給出評價(評分或排序)。
[0036]步驟S3:根據(jù)查詢需要，延遲計算與語義映射規(guī)則相關(guān)的語義標注。
[0037]延遲計算方法:根據(jù)延遲評價得到的語義映射規(guī)則，系統(tǒng)調(diào)用函數(shù)getSemanticAnnotationO計算并返回語義標注的內(nèi)容。語義標注的形式為節(jié)點的屬性-值對或邊。[0038]函數(shù)getSemanticAnnotationO:讀取、解析延遲評價得到的語義映射規(guī)則，判斷規(guī)則是否與SLSD模型中節(jié)點或節(jié)點的屬性相關(guān)，如果與節(jié)點相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點的屬性-值對的形式返回；如果與節(jié)點的屬性相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點間邊的形式返回。
[0039]步驟S4:將延遲計算得到的語義標注添加到SLSD模型中，生成含語義信息的SLSD’模型(見圖中粗體顯示的箭頭和屬性-值對(ΑΛν,1))。
[0040]添加方法如下:節(jié)點間的語義關(guān)聯(lián)用邊表示，節(jié)點屬性的語義以擴充的方式添加到屬性-值對中。
[0041]步驟S5:語義查詢處理并返回查詢結(jié)果。由于語義標注的方式?jīng)]有改變SLSD的結(jié)構(gòu)，因此查詢模塊不需要特別擴展就可以支持語義查詢，即仍用SLSD的查詢模塊對SLSD’進行查詢。
[0042]該Web服務(wù)語義添加的方法使得查詢模塊很方便支持best-effort查詢。例如，查詢模塊通過處理添加了語義標注的SLSD’，可以支持語義關(guān)鍵字查詢；基于語義相似度的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)通過如下步驟實現(xiàn):查詢模塊延遲計算SLSD’上需要進行比較的服務(wù)節(jié)點集及其信息，然后通過語義相似度函數(shù)計算出和用戶查詢相似度最高的Web服務(wù)節(jié)點，將結(jié)果按相似度降序排列后返回給用戶。
[0043]3.本發(fā)明使用時可能涉及的文檔轉(zhuǎn)換過程:
[0044]本發(fā)明使用時可能涉及的WSDL文檔到SLSD模型的轉(zhuǎn)換過程如圖3所示。
[0045]需要特別說明的是:對于非SLSD的其他Web服務(wù)描述模型，均可將該模型轉(zhuǎn)換為SLSD模型,進而支持該模型上的pay-as-you-go模式語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)。以常用的WSDL(Web Services Description Language)模型為例,轉(zhuǎn)換過程見圖3,圖中左邊為WSDL文檔，右邊為轉(zhuǎn)換形成的SLSD模型，轉(zhuǎn)換方法如下:
[0046]1) WSDL的元素轉(zhuǎn)換為SLSD模型的節(jié)點
[0047]例如，WSDL的兀素 “message，，(getTermRequest 和 getTermResponse)、“porttype” (glossaryTerms)分別轉(zhuǎn)換為 SLSD 模型的節(jié)點 “ 1”、“2” 和 “3” ；
[0048]2)元素的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為節(jié)點的屬性-值對
[0049]如兀素“message” (getTermRequest)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為SLSD模型的節(jié)點“I”的屬性-值對{(messagenameZ'getTermRequest"), (partname, "term")…}；兀素“message” (getTermResponse)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為SLSD模型的節(jié)點“2”的屬性-值對{(messagename, "getTermResponse"), (partname, "value")...};兀素“porttype，，(glossaryTerms)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為SLSD模型的節(jié)點“3”的屬性-值對{(portTypename, "glossaryTerms")，(Operationname, 〃getTerm〃>..} ;3)元素間的關(guān)系用SLSD模型的有向邊表示。
[0050]其他模型做法類似，此略。
【權(quán)利要求】
1.pay-as-you-go模式的語義web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法,操作步驟如下: 1)通過Wordnet自動生成、機器學習、用戶反饋、文本內(nèi)容挖掘等途徑得到Web服務(wù)語義信息，漸進生成語義映射規(guī)則，如is-a、same-as ； 2)當用戶查詢時，系統(tǒng)根據(jù)查詢需要延遲評價語義映射規(guī)則，延遲計算與規(guī)則相關(guān)的語義標注； 延遲評價方法:當用戶查詢時，根據(jù)自然語言分析、關(guān)鍵字提取方法分析用戶的查詢要求，在語義映射規(guī)則庫中選擇相關(guān)性最大的某個或某些語義映射規(guī)則； 延遲計算方法:根據(jù)延遲評價得到的語義映射規(guī)則，系統(tǒng)調(diào)用函數(shù)getSemanticAnnotation O計算并返回語義標注的內(nèi)容，語義標注的形式為節(jié)點的屬性-值對或邊； 函數(shù)getSemanticAnnotationO:讀取、解析延遲評價得到的語義映射規(guī)則,判斷規(guī)則是否與SLSD模型中節(jié)點或節(jié)點的屬性相關(guān)，如果與節(jié)點相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點的屬性-值對的形式返回；如果與節(jié)點的屬性相關(guān)，則計算語義標注的內(nèi)容，以節(jié)點間邊的形式返回； 3)將延遲計算得到的語義標注添加到SLSD模型中，生成含語義信息的SLSD’模型； 添加方法如下:節(jié)點間的語義關(guān)聯(lián)用邊表示，節(jié)點屬性的語義以擴充的方式添加到屬性-值對中； 4)語義查詢處理并返回查詢結(jié)果；由于語義標注的方式?jīng)]有改變SLSD的結(jié)構(gòu)，因此查詢模塊不需要特別擴展就可以支持語義查詢，即仍用SLSD的查詢模塊對SLSD’進行查詢； 該Web服務(wù)語義添加的方法使得查詢模塊很方便支持best-effort查詢；例如，查詢模塊通過處理添加了語義標注的SLSD’，可以支持語義關(guān)鍵字查詢；基于語義相似度的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)通過如下步驟實現(xiàn):查詢模塊延遲計算SLSD’上需要進行比較的服務(wù)節(jié)點集及其信息，然后通過語義相似度函數(shù)計算出和用戶查詢相似度最高的Web服務(wù)節(jié)點，將結(jié)果按相似度降序排列后返回給用戶。
【文檔編號】G06F17/30GK103530363SQ201310475811
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月12日
【發(fā)明者】潘穎, 元昌安, 陸建波, 蔣雪玲 申請人:廣西師范學院