基于IO与信息内容的语义Web服务发现
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Method of Combining IO with Information Content for Discovering Semantic Web Services
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    随着web服务数量大幅增长,如何快速准确的发现并满足用户需求的服务已经成为一个亟待解决的问题.现有的基于语义的web服务发现通常使用混合的方法,先在本体层面上进行语义匹配,当语义匹配失败的时候再采取其他的方法(基于关键字的匹配、基于结构分析)来弥补这个缺陷,在补救的过程当中由于现有的方法并未准确的反应两个概念之间的相似性,从而导致web服务的发现的准确率不高.将信息内容语义相似度计算的思想考虑在内,提出了采用基于服务的IO(input, output)语义匹配和基于信息内容语义相似计算相结合的方法,并以owls-tc2.0作为测试集合对该方法进行测试,实验结果表明该方法能有效提高服务发现的准确率.

    Abstract:

    In recent years, there is an exponential growth of the number of web services in the real world. In the web service research area, the most of concerning problem is how to discover the potential web services to meet users' needs fast and accurately. Nowadays, a lot of discovery methods based on semantic are employing the ontologies of concepts among the parameters of web services interface. With content of concept, when the semantic matching is fail, they take other methods such as keyword-based matching and structure-based analysis to make up for the defect. These methods improve the precision and efficiency in the web service discovery in a certain degree. However, all of these methods dismiss the semantic similarity of Information Content. In this paper, we propose a method which employs a combination of methods based on semantic web service discovery technology and the concept of semantic similarity of the IC. It uses owls-tc 2.0 as a test set. The experiments show that our method is effective to improve the precision of web service discovery.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马秀军,陈继东,李坤.基于IO与信息内容的语义Web服务发现.计算机系统应用,2016,25(2):141-145

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2015-05-20
  • 最后修改日期:2015-06-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-02-23
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号