Ｗｅｂ服务匹配系统中的语义描述|语义匹配

　　摘要：在分布式计算环境下，Web服务发现和服务匹配技术直接关系到全球网络信息资源获取和信息的有效利用。传统的Web服务匹配和发现过程是基于UDDI并在语法级实现的。因而服务匹配模型没有涉及到语义，鉴于语义在智能匹配系统中所起的作用，本文从语义匹配的角度着重分析服务匹配系统中存在的数据语义、功能语义和服务质量语义。
　　关键词：语义描述；UDDI；匹配模型；本体
　　中图分类号：TP393文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)18-31566-02
　　Semantic Description of Service Matching System Based on OWL Ontology
　　LI Fa-ying,LU Wu-kui
　　(Dept of Computer and Technology Xiangnan University,Chenzhou 423000, China)
　　Abstract:In the distributed compute environment, Web service discovery and service matching is essential to information utilization efficiently. Traditional Web Service matching and discovering is realized on the semantic level based on UDDI. Service matching model is not concerned on semantic. Semantic plays an important role in service-matching system, data semantic, function semantic and SQS are analyzed in this paper.
　　Key words:Semantic description; Web service matching; UDDI; matching model; ontology
　　
　　1 引言
　　
　　Web服务是当前信息行业中的一个比较前沿的概念，该概念主要有以下两个方面的含义：从全球互联网信息的供需状态角度看，Web服务是对信息的整合。Web服务为分布式计算环境提供了一个信息获取平台，该平台在原来的为用户提供有用数据的基础上提升到为用户提供优质服务。为全球互联网这一分布式计算环境提供了技术支撑作用。当前Web服务发布主要是基于UDDI的，UDDI语法级的基于关键字的服务发现和服务匹配具有以下几个缺陷：一是Web服务的搜索效率低下，不能实现高效率服务匹配；二是搜索到的有用Web服务数量有限，不能满足高级用户的需求；三是由于UDDI注册库的不灵活性影响了Web服务的动态合成。为了实现Web服务的智能化匹配和Web服务的动态合成，需要对分布式环境下的信息资源进行更为详细的语义描述。为此，业界很多学者正在致力于研究语义网理论及其应用，试图解决分布式环境下的信息共享及高效信息检索的智能化。
　　语义WEB是对WEB的一个扩展和延伸。在1998年，因特网之父Berners-Li就提出了语义Web模型。从层次结构角度看，该模型将整个语义WEB的实现理想化为七个层次，其中最底层仍然涉及到对原始数据的编码，第三层是本体层，通过本体开发者在该层建立共同一致的概念库，支持基于本体的智能化推理。推理功能的具体实现主要由现成的推理机完成。语义网和Web服务的有机结合就构成了语义Web，这一概念最早是由在论文1中提出的。
　　
　　2 基于语义服务匹配系统中的语义
　　
　　在分布式计算环境中，增强WEB服务中的语义可以提高智能化Web服务检索和Web服务合成。根据在Web服务中语义信息的性质将语义分为3类，分别是数据语义，功能语义和服务质量语义。
　　2.1 数据语义
　　今天，越来越多的WEB应用需要通过交换数据来实现操作。RDF是基于XML实现Web应用间语义互操作的资源描述框架。从数据语义这个角度看，语义是数据所代表的概念的含义，是对数据的抽象或者更高层次的逻辑表示。数据语义即是在实现服务发现过程所需的输入参数以及获取的服务输出信息。要实现服务参数的输入和服务结果的输出，传统的Web服务使用WSDL作为主要的描述语言，输入参数和输出结果在WSDL中通过操作标记来实现，其中的操作标记仅仅提供了输入参数和输出数据的语法和结构的内容，主要用来在服务调用时决定参数的输入形式，为参数的输入提供一种约束和限制。数据语义在更高层次超过了E-R模型等数据库建模语言的表达范围，是保证数据管理系统达到可扩展性、高效性和健壮性要求的一个关键元素。如果说正确的语法表达是保证计算机之间进行信息交换和处理的前提，则数据语义的描述是数据可被计算机正确理解和推理的基础。
　　2.1.1 数据语义的分类
　　根据数据语义的实现方式不同，将数据语义分为程序式语义和声明式语义两种。前者是将信息所代表的含义即语义以硬编码的方式写入到应用中的信息语义建模方法，分离了信息的语义和信息的语法描述，将对信息的理解固化到特定的代码逻辑中。程序式语义的主要缺陷是不具备扩展性和通用性，难于维护和集成。后者将数据的语义描述与特定的应用逻辑分离，将数据的语义描述纳入到数据层，将数据语义的解释留给通用的形式化系统，例如一阶逻辑，描述逻辑等推理系统，与具体的数据和应用逻辑无关，具有非常好的适应性和可重用性。因此数据基于语义的描述就是以声明式的语义建模方法对数据的语义进行描述。这样可以大大减轻应用处理数据的压力。
　　2.1.2 数据的语义描述模型――RDF
　　RDF(ResourceDescriptionFramework)是W3C推荐的用来解决数据语义描述的标准。其特点是通过一个简单的模型来表示任意类型的数据，模型由节点和节点间带有标记的连接弧组成。节点表示WEB上的资源，弧表示资源的属性。RDF和XML是互为补充的。首先，RDF希望以一种标准化，互操作的方式来规范XML的语义。XML文档可以通过简单的方式实现对RDF的引用。如例2所示。
　　例2 XML对RDF的引用示例
　　
　　
　　借助RDF，表达同一事实的XML描述就可以被转化为统一的RDF陈述。对于例1，它们可以表示为下面的RDF模型。
　　图1 RDF描述框架图
　　2.2 功能语义
　　与Web服务相关的一个重要操作是绑定操作，绑定操作将服务提供方与服务请求方联系起来，从而实现根据服务请求者提出的服务请求查找到合适的Web服务的重要功能。对于服务功能语义信息的描述通常从层次观点出发，根据服务对外提供的具体功能分别在语义层次上定义。例如在机械制造行业中，任何一个复杂零件的制造都可以对其进行分解，对一个复杂的零件体可分解为若干个基元体。如图3中的零件体，可分解成以下各个基元
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　在服务匹配系统中，功能语义细粒度方面定义了详细的语义信息，这样便于在某一个信息系统中搜索到满足需要的更准确的信息，功能语义除了输入语义和输出语义外，还包括操作功能分类、异常处理、前提条件和得到服务后的必要补充条件，所有这些语义性操作在匹配系统中都以本体概念形式来表示，如果定义Web服务操作的功能语义为F(s,o)，则有下列定义式成立：F(s,o)=，其中，Fc(s,o)是以本体概念形式表示的操作o的功能分类，该功能分类为服务匹配提供了粗粒度的Web服务获取依据；I(s,o)是以本体概念形式表示的操作o的输入，O(s,o)是以本体概念形式表示的操作o的输出，E(s,o)是以本体概念形式一表示的操作o在执行期间的抛出异常，该异常可以为在服务匹配期间对错误的输入信息进行校对，如果不符合服务的输入格式，则要求用户重新输入信息，如果在语义上没有与服务请求者相符合的服务，则不用进行后面的各项操作，在一定程度上节约了服务匹配时间，提高了服务匹配效率；P((s,o)是以本体概念形式一表示的操作o的前提条件，Po(s,o)以本体概念表示的操作o执行后可能带来的影响。
　　Web服务的功能定义为一组相关的操作，将这些操作映射到本体中的概念，这样便于Web服务提取功能语义也便于实现基于本体和语义的自动推理。表1是用功能语义描述的订书操作。
　　表1 Web服务语义定义举例
　　对于上述的功能语义，在提供了本体的基础上，可以将各项功能语义映射到本体中，本体中相应概念的名称与具体的本体库直接相关，由于本文不涉及本体库的创建，因此，关于功能语义与本体的映射关系在此省略。
　　2.2 服务质量语义
　　基于以上给出的数据语义，加上服务的功能语义，可以很好地完成Web服务发现任务。如何从众多的侯选服务中选择最合适的Web服务是衡量服务匹配系统和质量的关键技术问题。而什么样的服务才是高质量的真正满足需要的服务，怎样从定性和定量两方面来评价Web服务的质量，是一个匹配系统不可忽略的。Web服务的质量状况与领域本身有关，一般来说，用QoS来表征服务在定性和定量方面存在的问题，如果服务质量跟某个具体的领域相关，则称该QoS规则为领域独立QoS规则；如果某个QoS规则可以应用于所有领域，而不管其功能性和特殊性，则此QoS规则是领域具体QoS规则。很显然，领域具体QoS规则是具有通用性，但这两种QoS规则可以基于共同的本体来共享语义，该本体必须同时拥有领域独立QoS规则和领域具体QoS规则。
　　领域独立QoS规则和领域具体QoS规则的描述方式和定义方式有所不同。对于领域独立的QoS规则可以描述基于时间、费用、可用性和可靠性等多项指标来定义，独立QoS规则具有动态性和不确定性，并且不同的领域拥有不相同的指标项；领域具体QoS规则具有稳定性和通用性，如服务输出，只要执行了Web服务都有一个输出信息。通过以下的QoS定义可以建立领域内专门的QoS规则。QoS(si,oj)=,其中，T(s,o)为Web服务s调用操作o的执行时间，C(s,o)为Web服务s调用操作o的费用，R(s,o)是Web服务s调用操作o的可靠性，A(s,o)为Web服务s调用操作o的可用性，DS(s,o)为服务和操作层的领域QoS规格。
　　每个QoS规范说明包括一个四元组，即QoSi(s,o)=，其中，name为参数名称，comparisonOp为比较操作符，val为数量值，unit为度量单位。。
　　根据功能语义和服务质量语义，任何一个服务匹配和服务发现操作的整个语义可定义如下：OP(si,oj)=。其中F(si,oj)是功能语义，描述服务可以做什么，即具体完成什么功能；QoS(si,oj)是QoS规则说明，保证Web服务如何实现可以完成得更好。语义将会伴随Web服务的整个生命周期，参与复杂的语义交互操作，为Web服务高质量、高效率的实现提供了切实可行的保障。
　　
　　3 结束语
　　
　　在当今的分布式计算环境下，语义WEB技术在实际的应用领域中起到了关键性的作用，应用领域中的服务发现和服务合成是以服务匹配技术为基础的，语义在服务匹配系统中扮演着重要角色。通过对服务匹配系统中的语义分析，深入理解智能化匹配的实质。为彻底改善匹配系统的智能化程度带来了深刻影响。下一步的研究将侧重各种语义的详细分析，如何将多种类型的语义结合在具体的应用系统中，通过不同类型语义描述的结合来实现更高效的智能化服务匹配。
　　
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　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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