４１０ ２０１０，３１（２） 计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＤｅｓｉｇｎ ・开发与应用・ 语义Ｗｅｂ服务匹配框架模型研究与设计 裴韶亮 （１．中国科学院软件研究所，北京１００１９０；２．中国科学院研究生院信息科学与工程学院，北京１００１９０） 摘 要：针对目前语义Ｗｅｂ服务匹配缺乏灵活、有效的匹配方法及其框架模型的现状，分析了语义Ｗｅｂ服务匹配的各个阶段， 对其中的不足进行了改进，提出了本体概念的权重的计算方法，本体概念之间相似度的具体量化计算方法，新的接口匹配方 法。在语义Ｗｅｂ服务匹配框架方面，根据语义Ｗｅｂ服务匹配的特征，提出了基于过滤器的框架，并给出了相应的具体设计。 关键词：Ｗｅｂ服务；语义；匹配；框架；过滤器 中图法分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００．７０２４（２０１０）０２—０４１０—０４ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ．ＰＥｌ Ｓｈａｏ—ｌｉａｎｇ ’ （１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００ １ ９０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｔｈｅ ｌａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｌｆｅｘｉｂｌｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｉｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ，ｔｈｅ ｍａｉｎ ｓｔａｇｅｓ ｏｆｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｇｅｓ ｒｅ ａｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｏｆｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｎｄ ａｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ ｃｏｎｃｅｐ￣ｗｉｔｈ ｆｏｒｍｕｌａ，ａｎｄ ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｒｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ，ａ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｌｆｔｅｒｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｉｓ ａｆｆｅｒｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ；ｓｅｍａｎｔｉｃ；ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｆｒａｍｅｗｏｒｋ；ｆｉｌｔｅｒ ０引 言 基于ＵＤＤＩ（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）的 模型（ＶＳＭ）和ＴＦ—ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ ｒｆｅｑｕｅｎｃｙ．ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅ— ｑｕｅｎｃｙ）思想对现有的Ｗｅｂ服务匹配方法进行改进，从而提高 Ｗｅｂ服务匹配的查准率和查全率。在此基础上，给出完整的、 灵活而有效的Ｗｅｂ服务匹配框架模型，并且给出其具体的设 计。最后，对全文做出总结，并对未来工作进行展望。 ｗｌｅｂ服务发现机制是基于语法的，不含语义，而且没有有效利 用服务的Ｉ／Ｏ属性，使得服务的查准率和查全率不高。为了提 高Ｗｅｂ服务的查准率和查全率，一个有效的途径就是在服务 匹配过程中利用Ｗｅｂ服务的语义信息进行Ｗｅｂ服务的语义 匹配。文献［１］提出了一个系统的语义匹配方法。在此基础 上，研究人员又相继提出了一些语义匹配方法，但这些语义匹 配方法都不同程度存在着缺陷。文献［１—２］给出了总体的概念， 但缺乏细化；文献【３—４】集中于ｗｅｂ服务匹配的某个点上，缺乏 匹配过程中的完整性；文献【５】给出了基于服务质量的Ｗｅｂ服 务匹配和语义Ｗｅｂ服务匹配模型，但其中的匹配方法过于理 １相关工作 １．１ ＷＳＤＬ Ｗｅｂ服务描述语言（ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｌｎｇｕａｇｅ，ａ ｗＳＤＬ）是一个用于精确描述Ｗｅｂ服务的文档格式。ＷＳＤＬ使 用ＸＭＬ语法，一个ＷＳＤＬ文档其实就是一个特殊的ＸＭＬ文 档。ＷＳＤＬ用来指定客户与具体的Ｗｅｂ服务通信时必须使用 的确切的消息格式、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ协议以及地址。最重要的一点是， ＷＳＤＬ文档提供了对Ｗｅｂ服务的输入和输出的描述，这其中 论化，在实际运用中无法满足系统性能上的要求；文献［６］给出 了异构软件Ａｇｅｎｔ之间的通用语义匹配框架，但异构软件 Ａｇｅｎｔ不完全等同于Ｗｅｂ服务，而且其框架模型是基于自己所 定制的语言ＬＡＲＫＳ（１ａｎｇｕａｇｅ ｆｏｒ ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ ｎｄ ｒａｅｑｕｅｓｔ ｆｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｓｈａｒｉｎｇ），不是统一标准，有些方面无法应用于 ＷＳＤＬ描述。 主要包括参数名称和参数类型。语义Ｗｅｂ服务匹配的一个重 要方面就是基于ＷＳＤＬ文档的输入输出描述。 １．２本体 如前面所提到的那样，基于ＵＤＤＩ的Ｗｅｂ服务查找发现 机制存在一些，使得Ｗｅｂ服务发现的查准率和查全率不 高。于是，研究人员提出了本体的概念和基于本体的语义Ｗｅｂ 服务。本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明。本文 本文将剖析基于语义的Ｗｅｂ服务匹配过程，分析语义 Ｗｅｂ服务匹配过程中的每个阶段的匹配方法，使用向量空间 收稿日期：２００９—０３—１１；修订日期：２００９．０５．２０。 作者简介：裴韶亮（１９８２一），男，河南平顶山人，硕士研究生，研究方向为软件工程与智能信息处理。Ｅ—ｍａｉｌ：ｙａｏｙｏｕｐｅｉ＠ｇｍａｉｌ．ｔｏｍ 裴韶亮：语义Ｗｅｂ服务匹配框架模型研究与设计 中的本体是基于领域的。 ２０１０，３１（２）４１１ 所有的语义匹配都是基于本体的层次关系的。车辆的简 单本体关系如图１所示。文献［１．２】把各个本体之间的匹配关 系分成了４类：ｅｘａｃｔ、ｐｌｕｇｌｎ、ｓｕｂｓｕｍｅｓ￣Ｕｆａｉｌ，其中ｅｘａｅｔ＞ｐｌｕｇｌｎ＞ ｓｕｂｓｍｅｓｕ＞ｆａｉｌ。这种分类方法是语义Ｗｅｂ服务匹配的基础。 但很显然这样的分类存在很大的问题，粒度太粗，无法对大量 的候选集合进行准确的排序。所以本文采用具体量化的计算 方法来进行改进。 图１ 车辆的本体层次关系 １．３语义Ｗｅｂ服务匹配的主要匹基点 语义Ｗｅｂ服务匹配的匹配基点主要包括服务的文本描 述、服务的输入输出和服务的质量。当然Ｗｅｂ服务匹配的匹 配基点还包括服务的ＵＤＤＩ、绑定协议、通信协议、通信端口等 方面，但这些都是比较形式化的东西，可以完全基于关键字来 处理；所以，本文中语义Ｗｅｂ服务匹配的匹配基点只考虑服务 的文本描述、服务的输入输出和服务质量。其中服务的输入 输出主要包括服务的输入输出的参数名称及其类型。 ２语义Ｗｅｂ服务匹配框架模型 语义Ｗｅｂ服务匹配的基本框架如图２所示，Ｃｌｉｅｎｔ向 ＭａｔｃｈＭａｋｅｒ发出ＳｅｒｖｉｃｅＲｅｑｕｅｓｔ，也就是将自己感兴趣的Ｗｅｂ 服务的一些描述特征发向ＭａｔｃＭｈａｋｅｒ。这些描述特征主要是 前面所说的Ｗｅｂ服务的文本描述、输入输出和服务质量描述。 ＭａｔｃＭｈａｋｅｒ是一个服务器，它收到来自Ｃｌｉｅｎｔ的Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｒｅｑｕｅｓｔ后，对Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｒｅｑｕｅｓｔ中的Ｗｅｂ服务描述与Ａｄｖｅｒｔｉｓ— ｍｅｎｔＤＢ中的众多的Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ进行语 义匹配，找到匹配度符合要求的所有Ｗｅｂ服务，形成一个Ｗｅｂ 服务候选集合。然后，ＭａｔｃｈＭａｋｅｒ将匹配结果返回给Ｃｌｉｅｎｔ。 ＭａｃｈＭａｋｅｒ的匹配结果一般情况下是一个候选集合，由Ｃｌｉｅｎｔ 在候选集合中选取自己真正需要的Ｗｅｂ服务。最后Ｃｌｉｅｎｔ调 用最终确定的ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ（图２中指的是ＷｅｂＳｅｖｒｉｃｅＰｒｏｖｉｄｅｍ）。 ２．１语义Ｗｅｂ服务匹配框架构件 （１）Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ Ｄａｔａｂａｓｅ，在图２中就是Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ－ ＤＢ。ＡｄｖｅｔｒｉｓｅｍｅｎｔＤａｔａｂａｓｅ中存储所有来自于ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅＰｒｏ— ｖｉｄｅｒ的Ｗｅｂ服务语义描述。在实际运用过程中，该数据库不 会直接存储ｗ＿ｅｂ服务的语义描述，而是将其具体分解，利用关 键字建立索引，这样可以有更高的执行效率。 （２）ＣｏｎｃｅｐｔＤａｔａｂａｓｅ，在图２中就是ＣｏｎｃｅｐｔＤＢ。ＣｏｎｃｅｐｔＤａｔａ－ ｂａｓｅ存储基于特定领域（ｄｏｍａｉｎ）的众多本体的说明和规范。 （３）ＡｕｘｉｌｉａｒｙＤａｔａｂａｓｅ，在图２中就是ＡｕｘｉｌｉａｒｙＤＢ。Ａｕｘｉｌｉａｒｙ Ｄａｔａｂａｓｅ里面主要存储一些与本体有关的一些预处理数据，如 图２语义Ｗｅｂ服务匹配基本框架 本体之间的层次关系，词与词之间的语义距离和语义相似度等。 需要说明的是，Ｃｏｎｃｅｐｔ Ｄａｔａｂａｓｅ中的本体是被Ｍａｔｃｈ． Ｍａｋｅｒ和众多的Ｗｅｂ ＳｅｖｒｉｃｅＰｒｏｖｉｄｅｒ所共享，也就是他们对其 中的本体有着共同的理解。这就需要每一个ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅＰｒｏ． ｖｉｄｅｒ来了解ＭａｔｃｈＭａｋｅｒ所拥有的本体集合。只有这样，Ｗｅｂ ＳｅｒｖｉｃｅＰｒｏｖｉｄｅｒ所提供的语义信息才能够被ＭａｔｃｈＭａｋｅｒ所理解。 ２．２本体之间的层次关系及匹配 车辆的简单本体层次关系如图ｌ所示。前面提到，文献 ［１．２］把各个本体之间的匹配关系分成了４类：ｅｘａｃｔ，ｐｌｕｇＩｎ，ｓｕｂ— ｓｕｍｅｓ和ｆａｉｌ，其中ｅｘａｃｔ＞ｐｌｕｇｌｎ＞ｓｕｂｓｕｍｅｓ＞ｆａｉｌ。这是语义Ｗｅｂ 服务匹配的基础，但匹配度的粒度太粗，无法进行定量计算。 本文将会利用本体层次关系树中每个概念的深度来定义两个 概念之间的语义相似度，并且给出数学公式，从而完成概念之 间匹配度的定量计算。 ２．２．１计算概念之间的语义相似度 设两个概念ｃｉ， ｊ为本体层次关系图中的两个概念，概念 ｃｉ和ｃｊ的语义相似度为Ｓｉｍ（ｃｉ，ｃｊ），则有 Ｓｉｍ（ｃｉＩ ｃｊ） （１） 式中：一． 概念ｃｆ和概念 的最近公共父节点，其＂￣ｆｉｊ也是本 体关系途中的一个概念。 ｓ ）表示节点 在本体关系树中 的深度，ｌｅｎ（ｃｉ， 表示概念ｃｆ和节点力之间的最短距离，ｌｅｎ（ｃｊ， 朋表示概念 与节点，ｉ，之间的最短距离。由公式（１）可知，概 念ｃｆ和概念ｃ，的语义相似度Ｓｉｍ（ｃｉ，ｃｊ）∈［０，１］。 ２．２．２计算概念之间语义相似度时需要的附加信息 在公式（１）中，ｄｐｓ（ｉｆｊ）、ｌｅｎ（ｗｉ，朋、ｌｅｎ（ｗｊ，ｉｆｊ）￣计算需要利 用图１中的层次关系。图ｌ构成了车辆的简单的本体层次关 系图，是一棵语义树。文献【１．２】默认每条边的权重是ｌ。显 然，所有边的权重都是１是不恰当的。以图１为例，在实际生 活中，人们提起Ｃａｒ时，大多数不会是Ｐｏｒｓｃｈｅ，更多的可能指 的是Ｈｏｎｄａ。所以，Ｃａｒ到Ｐｏｒｓｃｈｅ的距离就应该小于Ｃａｒ到 Ｈｏｎｄａ的距离。在语义树上就应该表现为从Ｃａｒ到Ｈｏｎｄａ的 边的权重大于从Ｃａｒ到Ｐｏｒｓｃｈｅ的权重。 对于图中边的权重可以是人们根据现实的经验给出，但 这种方法太过感性化，无法仔细定量。本文给出一种基于ＴＦ． ＩＤＦ的方法来定量计算图中每条边的权重。本文以图１中的 ４１２ ２０１０，３１（２） 计算机工程与设计Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ 滤器工作在Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ之后。经过第一个过 边Ｃａｒ￣－＞Ｐｏｒｓｃｈｅ，Ｃａｒ－－＞Ｈｏｎｄａ，Ｃａｒ￣－＞ＢＭＷ为例来阐述计算 方法。首先，遍历所有的候选Ｗｅｂ服务集合（存储在数据库 ＡｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔＤＢ中），分别统计在这些所有Ｗｅｂ服务中出现的 滤器后，得到一个候选Ｗｅｂ服务集合。Ｉ／ＯＭａｔｃｈｉｎｇｆｉｌｔｅｒ对这个 候选服务集合进行输入输出的语义匹配，把那些匹配度低于某 单词Ｐｏｒｓｃｈｅ、Ｈｏｎｄａ、ＢＭＷ的个数。则显然出现次数高的单词 应该更接近于Ｃａｒ。所以，可以用每个单词的出现次数与总的 出现次数的比例应该与边的权重具有相同的变化趋势。所以， 个值的Ｗｅｂ服务剪枝掉，进一步缩小了候选Ｗｅｂ服务集合。 （３）服务质量匹配过滤器（ＱｏＳ（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ）ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｔｌｔｅｄ。这个过滤器工作在Ｉ／Ｏ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｉｌｔｅｒ之后。在由第２ 本文采用将两者的比例求对数来计算权重。其公式如下 个过滤器得到的候选Ｗｅｂ服务集合上，进行服务质量的匹配， 把不符合服务质量要求的Ｗｅｂ服务剪枝掉。这样最后的Ｗｅｂ 服务候选集合就是最终的候选服务集合。 ｗｅｉｇｈｔ（ｆｗ，Ｗ－） ｌ ｌ。∑ （ｗＩ） ｌ １（２） ｅ ㈣ ｌ式中：ｗｅｉｇｈｔ（ｆｗ，Ｗ ）表示从节点 到节点ｗ．的权重，也就是距 离。节点 是节点ｗ，的父节点，Ｃｈｉｌｄｒｅｎ（ｆｗ）表示节点 的 所有子节点的集合，ｓｔａ（ｗ）表示单词ｗ的总共出现次数。分母 表示节点 的所有子节点的出现次数之和。显然上述公式 的计算结果完全符合前面的分析。 这个计算属于预处理部分，使用公式（２）对本体的层次关 系图进行计算，得到所有的边之间的权重，将其存储在数据库 ＡｕｘｉｌｉａｒｙＤＢ（图２）中。 目前的匹配方法是动态的计算两个概念之间的相似度。 显然这种方法存在缺陷，经常重复计算。实际上重复计算可 以避免，而且在匹配过程中不需要直接计算两个概念之间的 匹配度。很显然，只要图的层次关系确定了，边的权重确定 了，任何两个概念之间的相似度都是固定的。 所以，本文采用预处理的方式。得到所有的边的权重后， 根据公式（１）计算出本体层次关系图中任何两个概念之间的相 似度，同样将其存储于数据库ＡｕｘｉｌｉａｒｙＤＢ中。这样，经过预 处理后，已经有了所有概念之间的匹配度。以后要用时，直接 查询数据库即可，不需要重复计算。这样大大减少了实际计 算过程中的复杂度。 ２．３语义匹配过程中的各个阶段 语义Ｗｅｂ服务匹配的一般过程是，遍历所有的候选Ｗｅｂ 服务，对每一个候选Ｗｅｂ服务分别对其服务的文本描述、输入 输出和服务质量进行语义匹配，计算出每一个候选Ｗｅｂ服务 与用户请求的Ｗｅｂ服务的匹配度。最后对所有的候选Ｗｅｂ服 务的匹配度进行排序，根据一定标准选取匹配度最高的Ｎ个 返回给用户。 上述方法存在一个很大的问题就是计算量过大，尤其是 当候选Ｗｅｂ服务数量过于庞大时，上述的计算要消耗大量的 时间，效率将成为一个瓶颈。所以，本文给出了逐步缩小候选 集合的办法，按照语义Ｗｅｂ服务匹配的匹配点设计不同的过 滤器（ｉｔｌｔｅｒ），每经过一个ｆｉｌｔｅｒ就剪枝掉一部分候选Ｗｅｂ服务。 这样，就使得计算量大为减少，可以很大地提高匹配速度。 从大的方面过滤器共分成３个： （１）ｗｌｅｂ服务文本描述匹配过滤器（ｔｅｘｔｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｔｌｔｅｄ。这个过滤器首先对所有的候选Ｗｅｂ服务进行基于Ｗｅｂ 服务的文本描述进行语义匹配，计算出匹配度。然后，只保留 匹配度达到一定要求的候选Ｗｅｂ服务。这个ｆｉｌｔｅｒ的主要目 的是把那些明显不相干的候选Ｗｅｂ服务过滤掉。实际情况也 是大量的Ｗｅｂ服务和用户请求的Ｗｅｂ服务明显不相干。 （２）Ｗｅｂ服务输入输出过滤器（Ｉ／０ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ），这个过 经过３个过滤器后，就得到了一个候选Ｗｅｂ服务候选集 合。然后根据３个ｆｉｌｔｅｒ的分别计算结果进行加权求和，得到 总的匹配度。最后根据匹配度的大小，从大到小分将所有的 候选Ｗｅｂ服务返回给用户。下面，详细地介绍一下各个过滤 器和如何计算总的匹配度。 ２＿３．１ Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ ｗｅｂ服务文本描述匹配过滤器（ｔｅｘｔｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇｆｉｌ． ｔｅｒ）主要是基于对Ｗｅｂ服务的总体功能描述进行语法和语义 的匹配。实际应用中，不太可能用户输入的关键词和候选Ｗｅｂ 服务中的任何一个关键词都对不上。所以，这里的语法匹配 是用于剪枝掉那些明显不相干的候选Ｗｅｂ服务。所以，Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ可以分解成两个小的ｆｉｌｔｅｒ：Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ和Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ。 （１）Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ 对于Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ，可以采用向量空间模型（ｖｅｃｔｏｒ ｓｐａｃｅ ｍｏｄｅｌ，ＶＳＭ）进行计算。设ＤｅｓＲ为Ｃｌｉｅｎｔ给出的文本描 述中的关键词集合，ＤｅｓＡ是某个候选Ｗｅｂ服务给｝Ｈ的文本描 述的关键词集合。设集合Ｄｅｓ＝ＤｅｓＲｕＤｅｓＡ。设ＩＤｅｓＩ＝Ｎ，则 依据Ｄｅｓ构造一个Ｎ维向量空间。然后，将ＤｅｓＲ向Ｎ维向量 空间投影得到一个Ｎ维向量ＶＤｅｓＲ，将ＤｅｓＡ进行投影得到向 量ＶＤｅｓＡ。则ＤｅｓＲ和ＤｅｓＡ的关键词匹配度为 ＳｙｎＳｉｍ（ＤｅｓＲ，ＤｅｓＡ）： （３） 也就是两个向量的夹角的余弦值，所以ＳｙｎＳｉｍ（ＤｅｓＲ， ＤｅｓＡ）∈【０，１】。在上面的公式中，ＶＤｅｓＲ和ＶＤｅｓＡ的得到需要用 到关键词的权重。默认情况下，对于集合Ｄｅｓ的单词如果出 现就投影为１，不出现就投影为０。这种方式其实是默认每个 关键词的权重都是１，现实中显然并非如此。 在匹配的过程中，如果单词Ｗ．在多个Ｗｅｂ服务描述文档 中出现，而单词 只在少数的文档中出现，那么 的权重就 应该大于ｗ 的权重。所以，对于单词Ｗ，的权重，本文采用出 现ｗ，的ｗ＿ｅｂ服务描述文档数量与总的文档数的比例来反映这 种权重的变化趋势。所以，单词Ｗ．的权重为 ｗｅｉｇｈｔ（ｗ￣）＝ｌｇ（ ０．０１） （４） 式中：ｎ厂＿＿出现单词Ｗ，的Ｗｅｂ服务描述文档的数量，ｎ——所 有的Ｗｅｂ服务描述文档的数量。之所以额外加上０．０１是防止 权重０的出现。 对于权重的计算，仍然采用预处理的方式。遍历所有的 ｗｌｅｂ服务描述文档进行统计，然后根据公式（４）进行计算，将计 算结果存储于数据库ＡｕｘｉｌｉａｒｙＤＢ（图２）中。 在Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｉｌｔｅｒ中，对于每一个Ｗｅｂ服务描 裴韶亮：语义Ｗｅｂ服务匹配框架模型研究与设计 述，分别计算该Ｗｅｂ服务描述与请求的Ｗｅｂ服务描述的匹配 度，记为ｍａｔｃｈ ，ｍａｔｃｌｌｓ ∈［０，１】。设这个ｆｉｌｔｅｒ所设定的阀 值为ａ，则将所有ｍａｔｃｋ ＜ｃｔ的ｗｌｅｂ服务剪枝掉，得到候选Ｗｅｂ ２０１０，３１（２）４１３ 数名字的语义匹配度。然后求出语义匹配度的最大值，ＤｅｃＡ 中与这个最大值对应的那个参数就是与ｐａｒａ 匹配的参数。用 公式来具体表示就是ＮｍＳｉｍ（ｐａｒａｉ，ＤｅｃＡ）＝ｍａｘ｛Ｓｉｍ（ｐａｒａ。， ｐｒｒａａｊ）［ｐｒａｒａｊ∈ＤｅｃＡ｝＝Ｓｉｍ（ｐａｒａ￣，ｐａｒａＯ。则与ｐａｒａ，匹配的参数 就是ｐａｒａｋ。然后再求得ｔｙｐｅ．，ｔｙｐｅｋ的匹配度ＴｐＳｉｍ（ｔｙｐｅ ，ｔｙｐｅｄ。 最后求得两个匹配度的加权和值，ＩＯＳｉｍ＝ｃ＊Ｓｉｍ（ｐａｒａ．，ｐａｒａｓ）＋ 服务集合ＷＳｓｅ ⅧＤｅｓ。 （２）Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ 经过Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ后，对候选Ｗｅｂ服务集合 ＷＳｓｅｔ￣ 。进行语义匹配。设ＤｅｓＲ为Ｃｌｉｅｎｔ请求的Ｗｅｂ服务 ＴｐＳｉｍ（ｔｙｐｅ。，ｔｙｐｅｋ），其中ｃ，ｄ＞０，ｃ＋ｄ＝１。一般来说，参数所代 表的语义一般要大于参数类型，因为Ｃｌｉｅｎｔ实际应用中可以调 文本描述的关键词集合，ＤｅｓＡ为ｗＳｓｅｔｓ一中的某个Ｗｅｂ服务 文本描述的关键词集合。则两者的语义匹配度为 ∑ ｓｉｍ（ｗｉ，ｗ，） ＳｅｍＳｉｍ（ＤｅｓＲ，ＤｅｓＡ）＝ ； （５） 在Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ中，对于ＷＳｓｅ 中的每一个 Ｗｅｂ服务描述，分别计算该Ｗｅｂ服务描述与请求的Ｗｅｂ服务 描述的语义匹配度，记为ｍａｔｃｈ一。，ｍａｔｅ ∈【０，ｌ】。设这个 ｉｆｌｔｅｒ所设定的阀值为ｐ，则将所有ｍａｔｃｈ ＜ｐ的Ｗｅｂ服务剪枝 掉，得到候选Ｗｅｂ服务集合ＷＳｓｅｔ￣ 。 经过Ｓｙｎｔａｃｔｉｃａｌ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ和Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｔｅｒ 后，得到两个匹配度，还需要计算在Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ中的整体匹配度，这个总的匹配度为将来的排序做准备。 设在该ｆｉｌｔｅｒ中的整体匹配度为ｍ劬ｃｈ ＝ａ 砸ｃｈ， ＋ｂ枣ｒｎ砌 。 其中，ａ，ｂ＞０，且ａ＋ｂ＝１。这样ｍａｔｅｈ∞。 ∈【０，１】。 ２Ｉ３．２ Ｉ／Ｏ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ 输入输出匹配过滤器（Ｉ／０ｍａｔｃｈｉｎｇｆｉｌｔｅｒ），主要对ＷＳＤＬ文 档中的输入输出进行语义匹配，主要匹配参数的名称和参数 的类型。这个过滤器在Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒ后，对Ｗｅｂ服务 候选集合ＷＳｓｅｔ￣进行基于Ｉ／Ｏ的语义匹配。 这里的输入输出主要来自ＷＳＤＬ文档中的ｉｎｐｕｔ、ｏｕｔｐｕｔ、 ｍｅｓｓａｇｅ和ｔｙｐｅｓ元素。ｗｌｅｂ服务的输入输出最终一定可以被 分解成参数名字和基本数据类型的集合，如｛ｎａｍｅ：ｓｔｒｉｎｇ，ｓｃｏｒｅ＂ ｉｎｔ）。文献［１．２］都只是对输入输出的参数名称进行语义匹配， 并未处理参数的数据类型。这里显然存在不足，因为参数的 数据类型可以进一步使匹配更加准确。所以，本文在输入输 出参数名称语义匹配的基础上加入参数数据类型匹配。 要对参数类型进行匹配，必须先要定义好不同数据类型 之间的匹配度。显然，如果数据类型完全相同，则匹配度为１。 ｉｎＩ类型到ｄｏｕｂｌｅ和ｆｌｏａｔ类型也应为１，ｆｌｏａｔ类型到ｄｏｕｂｌｅ类 型的匹配度也为１。ｉｎｔ类型、ｆｌｏａｔ类型、ｄｏｕｂｌｅ类型到ｃｈａｒ类 型和ｓｔｒｉｎｇ类型的匹配度应该为０。ｄｏｕｂｌｅ类型到ｆｌｏａｔ类型应 该也有一定的匹配度，而且匹配的可能性也比较大，估测为 ０．７。ｆｌｏａｔ和ｄｏｕｂｌｅ到ｉｎｔ的匹配也存在，只是可能性很小，估 测为Ｏ．１。这些参数的具体值可以根据实际经验进行调整。 这个阶段的语义匹配不能像在Ｔｅｘｔ Ｄｅｓｃｉｒｐｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ中那样语义匹配。因为必须确定输入或者输出中的一个 元素与候选Ｗｅｂ服务输入或输出中的哪一个元素匹配。否则 的话，类型匹配就没有什么意义了。以下是Ｉ／Ｏ语义匹配的步骤。 设ＤｅｅＲ为Ｃｌｉｅｎｔ请求的Ｗｅｂ服务的输出参数集合，ＤｅｃＡ 为某～候选Ｗｅｂ服务的输入输出参数集合，其样式为ｐａｒａ： ｔｙｐｅ。则首先求出ＤｅｅＲ中的每一个参数对应的ＤｅｃＡ中的参 数。设ｐａｒａ。：ｔｙｐｅｉ∈ＤｅｅＲ，分别求ｐａｒａｉ与ＤｅｃＡ中的每一个参 整参数类型。所以ｃ＞ｄ。 最后，求输入输出结合中所有元素的匹配度的均值，即为 ＤｅｅＲ，ＤｅｃＡ的匹配度ＩＯＳｉｍ（ＤｅｃＲ，ＤｅｃＡ）。其公式如下 ＩＯＳｉｍ（ｇ＇ａｒａｂ：ｔｙｐｅ，，ＤｅｃＡ） ＩＯＳｉｍ（ＤｅｃＲ，ＤｅｃＡ）＝ 生］ 丽—一（６） 这个ｆｉｌｔｅｒ的阀值设为Ｙ。则对集合ＷＳｓｅｔ￣中的每一个候 选Ｗｅｂ服务，计算其与请求Ｗｅｂ服务的１０匹配度，设为ｍａｔｃｈ￣。 剪枝掉所有ｍａｔｃｈ。。＜Ｙ的候选Ｗｅｂ服务，得到候选Ｗｅｂ服务集 合ＷＳｓｅｔｉ。。 ２＿３．３ ＱｏＳ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｆｌｔｅｒ 目前ＷＳＤＬ文档中并没有关于Ｗｅｂ服务ＱｏＳ的描述，文 献［１．２］中也未提到基于ＱｏＳ的语义匹配。但目前已经有了部 分关于ＱｏＳ共识和本体。ＱｏＳ的语义主要基于时间、费用、可 用性和可靠性。 在这个ｆｉｔｅｒ中，对于候选Ｗｅｂ服务集合ＷＳｓｅｔ 。中不符合 Ｃｌｉｅｎｔ给出的服务质量要求的候选Ｗｌｅｂ服务剪枝掉，得到候选 Ｗｅｂ服务集合ＷＳｓｅｔ￣ ，同时求出集合中每个Ｗｅｂ服务的匹配 度ｍａｔｃｈ￣。，ｍａｔｃｈ￣ｓ∈【０，１１（文献【５］）。这个ｆｉｌｔｅｒ属于可选项， 因为目前并不是所有的语义Ｗｅｂ服务都提供对Ｗｅｂ服务的 ＯｏＳ语义。 ２．３．４候选Ｗｅｂ服务集排序 经过上述的３个ｆｉｌｔｅｒ后，得到了候选Ｗｅｂ服务集合ＷＳｓｅｔ￣。 ＷＳｓｅｔ￣ 就是最终要返回给Ｃｌｉｅｎｔ的候选Ｗｅｂ服务集合。但 还差了一个很重要的步骤，就是排序。在上述３个ｆｉｌｔｅｒ中，对 于每个候选Ｗｅｂ服务得到３个匹配度：ｍａｔｃｈ 。。、ｍａｔｃｈ 。和 ｍａｔｃｈ 。在此处需要对这３个匹配度进行加权求和，得到总 的匹配度，设为ｍａｔｃｈ。则ｍａｔｃｈ＝ｘ＇ｍａｔｅｈ Ｄｅ。＋ｙ ｍａｔｃｈｉ。＋ｚ ｍａｔｃｈＱｏｓ，其中ｘ，Ｙ，ｚ＞０，且ｘ＋ｙ＋Ｚ＝１。ｘ、Ｙ和ｚ为固定的值。则 ｍａｔｃｈ∈【０，ｌ】。然后对ＷＳｓｅｔ￣。中所有的ｍａｔｃｈ进行排序，相应 地对集合中的候选Ｗｅｂ服务进行排序得到一个新的有序集合 ＷＳｓｅｔ。最后将这个集合ＷＳｓｅｔ返回给Ｃｌｉｅｎｔ。 这个求加权和的方法存在一定问题，不够灵活，因为这无 法反映出Ｃｌｉｅｎｔ的侧重点。比如，Ｃｌｉｅｎｔ比较看重文本描述的 语义匹配结果，不太在乎其它的方面，则应该是Ｘ的值为ｘ、Ｙ 和Ｚ中的最大值；如果Ｃｌｉｅｎｔ比较看重ＱｏＳ，则ｚ的值就应该 为Ｘ、Ｙ和ｚ中的最大值。所以，ｘ、Ｙ和Ｚ的值应该有一个默认 值，但并不能固定，应该根据Ｃｌｉｅｎｔ的具体要求作出相应的变 化。所以ｍａｔｃｈ值的计算应修改为ｎｌａｔｃｈ＝ｘ ｍａ诎 ＋、 ｍ曲’ｂ ＋ ｚ ｍａｔｃｌ￣ｓ，其中ｘ，Ｙ，ｚ＞０，且ｘ，Ｙ，ｚ∈｛ｍ，ｎ，ｒ｝。其中ｍ＋ｎ＋ｒ＝１， ｍ＞ｎ＞ｒ，且ｍ、ｎ和ｒ的值是固定值，但可以根据经验进行修正。 （下转第４５８页） ４５８ ２０１０，３１（２） 计算机工程与设计Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ 参考文献： ［１］ 刘明昆三维游戏设计师宝典之Ｖ￣ｏｏｌｓ开发工具篇［Ｍ］．重庆： 四川出版集团，２００５． ［２】 胡珊，于光，周明秀，等．基于３Ｄ和ＶＩＲＴＯＯＬＳ技术的物理虚 拟实验室架构设计［Ｊ】．计算机工程与设计，２００８，２９（１）：２０６． ２０９． 图３汉诺塔三维仿真游戏运行界面 ［３】 李昌国，张晓林，谭良，等．基于ＧＩＳ和ＶＩＲＴＯＯＬＳ技术的虚拟 校园漫游开发方法的研究［Ｊ］．计算机工程与设计，２００７，２８（１３）： 候，系统可以自动演示游戏的运行效果。增加了系统在教学 ３２２３．３２２６． 当中的实用性，由于这个功能的实现超出了本文所要介绍的 ［４】 李勋祥，饶成，陈定方，等．基于Ｖｉｒｔｏｏｌｓ的视景系统优化技术研 虚拟场景三维物体动态交互移动功能，故而不作进一步的讨 究【Ｊ］．武汉理工大学学报，２００８，３２（１）：１００—１０３． 论。总体来说，游戏仍有许多有待改进的地方，如增加游戏的 【５】Ｒｉｃｈｅｎｓ Ｐ，Ｎｉｔｓｃｈｅ Ｍ．Ｍｉｎｄｓｔａｇｅ：Ｔｏｗａｒｄｓ ａ ｉｆｍｃｔｉｏｎａｌ ｖｉｒｔｕａｌ 时间机制等。系统的实现关键是鼠标和键盘事件的获取， ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｃ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｆｕｔｕｒｅｓ 获取和改变场景中对象在世界坐标系下的位置信息、将屏幕 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，２００５：３３ １－３４０． 坐标转化为视口坐标、改变摄像机的位置等来定位和改变物 ［６】Ｗｕｔｔｈｉｋｏｍｔｈａｎａｗａｔ Ｗ Ｊｉｎｕｎｔｕｙａ Ｒｏｎｇｖｉｒｉｙａｐａｎｉｃｈ Ｓ，ｅｔ ａ１． 体位置，对鼠标或键盘的周期性的循环检测以实现物体的拖 Ｍｕｌｔｉ－－ｕｓｅｒ ｔａｎｇｉｂｌｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｆｏｒ ｐｕｂｌｉｃ ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ ｄｅｖｅｌｏｐ・－ 动效果。另外由于三维物体所需要的系统内存资源较多，如 ｍｅｎｔ ｏｆ ｌｏｗ—ｃｏｓｔ ｈｏｕｓｉｎｇ ｐｒｏｊｅｃｔ ｄｅｓｉｎｇ ａｎｄ ｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｃ］．Ｐｒｏ— 何在不使用的时候有效的释放三维物体所占用的内存资源是 ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １２ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ 系统实现的关键之一。 Ａｉｄｅｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ａｓｉａ—Ｄｉｇｉｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ５结束语 Ｇｌｏｂａｌｉｚａｔｉｎ，２００７：３７—４３． ［７】 ｗｗｗ．ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｈａｄｏｗ．ｃｏｍ［ＥＢ／ＯＬ］． 讨论了三维游戏和虚拟场景管理开发当中，三维虚拟场 【８］ Ｗａｎｇ Ｘｉ，Ａｎ Ｙａｎｇ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆｇａｍｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｖｉｒ— 景动态交互移动问题的必要性，分析了Ｖｉｒｔｏｏｌｓ内嵌脚本语言 ｔｏｏｌｓ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００７，５（５）：１６０－１６２． ＶＳＬ的优势以及利用ＶＳＬ语言进行三维虚拟场景中三维模型 ［９］Ｌｉ Ｘｕｎｘｉｎａｇ，Ｃｈｅｎ Ｄｉｎｇｆａｎｇ，Ｗａｎｇ Ｌｅ，ｅｔ ａ１．Ａ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｆｒａ— 动态交互移动的原理，设计了动态交互移动功能的方法流程， ｍｅｗｏｒｋ ｏｆｒ Ｖｉｒｔｏｏｌｓ—ｂａｓｅｄ ＤＶＲ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ 并用程序加以验证实现。最后，根据实际的需要，结合前面设 Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｗｏｒｋ ｉｎ Ｄｅｓｉｇｎ，２００７：１８８—１９６． 计的方法，基于ＶＳＬ语言设计了汉诺塔仿真游戏程序，在仿真 【１０】Ｐａｎ Ｙ，Ｌｉｎ Ｚ，Ｈｕ Ｚ，ｅｔ ａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｍｕｌｔｉ．ｓｃｒｅｅｎ ｄｉｓ— 程序当中，利用ＶＳＬ语言可以准确的实现圆盘的任意交互移 ｐｌａｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｖｉｒｔｏｏｌｓ［Ｃ］．７ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅ— 动，证明了方法设计的正确性，并对仿真结果进行了分析。程 ｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ 序全部调试通过，收到了满意的运行效果，具有实用价值。 Ｄｅｓｉｇｎ，２００６：１－６． （上接第４１３页） ３结束语 ｏｆｒ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｉｐａｒｔｉｔｅ ｇｒａｐｈ ｍａｔｃｈｉｎｇ［Ｃ］． Ｗａｓｈｉｎｇ１【ｏｎ：ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｐｒｅｓｓ，２００７：８６—９３． 本文分析了语义Ｗｅｂ服务匹配的各个阶段，用数学公 ［３】 陈江锋，于建军．基于扩展ＶＳＭ的Ｗｅｂ服务发现［Ｊ］＿计算机工 式量化了对各个阶段语义Ｗｅｂ服务匹配的匹配度。并且依 程，２００８，３４（１２）：２５．２７． 据语义Ｗｅｂ服务匹配的特征引入了３个匹配过滤器，使得总 ［４］ 徐东红，王功镇，齐勇，等．一种基于改进的语义距离的Ｗｅｂ服 的计算复杂度大为减少。基于统计学思想，本文给出了本体 务匹配方法［Ｃ】．广东：机械工业出版社，２００８．２４２ ２４９． 概念的权重的计算方法和本体层次关系图中边的权重的计 【５］ 胡建强，邹鹏，王怀民．Ｗｅｂ服务描述语言ＱＷＳＤＬ和服务匹配 算方法。 模型研究［Ｊ］．计算机学报，２００５，２８（４）：５０５．５ １３． 但本文在进行Ｗｅｂ服务匹配时未考虑服务组合的情况。 ［６】 Ｋａｔｉａ Ｓｙｃａｒａ，Ｓｅｔｈ Ｗｉｄｏｆｆ，Ｍａ￣ｈｉａｓ Ｋｌｕｓｃｈ．Ｌａｒｋｓ：Ｄｙｎａｍｉｃ 所以，下阶段将集中于基于服务组合的匹配。 ｍａｔｃｈｍａｋｉｎｇ ａｍｏｎｇ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｇｅｎｔｓ ｉｎ ｃｙｂｅｒ— 参考文献： ｓｐａｃｅ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ａｇｅｎｔｓ ａｎｄ ｍｕｌｔｉ—ａｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ【Ｃ】．Ｎｅｔｈｅｒ・ ｌａｎｄｓ：Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，２００２：１７３－２０３． ［１］Ｍａｓｓｉｍｏ Ｐａｏｌｕｃｃｉｌ，Ｔａｋａｈｉｒｏ Ｋａｗａｍｕｒａ，Ｔｅｒｒｙ Ｒ Ｐａｙｎｅ１，ｅｔ ａ１． 【７］ 吴健，吴朝晖，李莹，等．基于本体论和词汇语义相似度的Ｗｅｂ Ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｏｆｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ［Ｃ】．ＬＮＣＳ，２００２： 服务发现［Ｊ】计算机学报，２００５，２８（４）：５９５．６０２． ３３３—３４７． ［８】 何玲娟，刘连臣，吴澄．一种改进的基于ＷＳＤＬ描述的操作相似 ［２］ Ｕｍｅｓｈ Ｂｅｌｌｕｒ，Ｒｏｓｈａｎ Ｋｕｌｋａｒｎｉ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ 性度量方法［Ｊ］．计算机学报，２００８，３ １（８）：１ ３３ １－１ ３３９．
