语义Web服务发现：方法-算法和工具.doc

Cardoso J. "Semantic Web: Theory, Tools and Applications" 卡多佐j的“语义网：理论，工具和应用”
Semantic Web Service Discovery:  Methods, Algorithms and Tools 语义Web服务发现：方法，算法和工具
Chapter 11 第11章
Chapter Outline 章的提纲
· Introduction 简介
o Web Services Web服务
o Semantic Web Services 语义Web服务
· Web Service Discovery Web服务发现
· Semantic Web Service Discovery 语义Web服务发现
o Architectures 架构
o Methods/algorithms 方法/算法
o Tools 工具
o Open Issues 开放的问题
Web Services (WS) Web服务（WS）
· programmatic interfaces for applications (ie, business logic), available over the WWW infrastructure and developed with XML technologies . 应用程序编程接口（即业务逻辑），可在WWW的基础设施和技术开发的使用XML。
Semantic Web Services (SWS) I 语义Web服务（SWS）我
· Semantic Web (SW) [Antoniou, 2004] 语义网络（软件 ）[安东尼奥，2004]
o Ontologies 本体
o Rules 规则
o Languages (eg, OWL, RDF) 语言（例如，猫头鹰，RDF）的
· SW + WS = SWS 西南+是=申万
o Web services annotated with semantics 语义Web服务的附加说明
o Annotation includes: 注释包括：
§ Service description, provider details, service operations, service execution model, service parameters, service data flow, service invocation details, … 服务描述，供应商的详细信息，服务操作，服务执行模式，服务范围，业务数据流，服务调用的细节，...
Semantic Web Services II 语义Web服务II
· The annotation terms adhere to formal terminologies, aka ontologies 该批注条款坚持正式用语，又名本体
· Service-related SW technologies 服务相关西南技术
o DAML-S, OWL-S, WSDL-S, SWSO/SWSL, WSMO/WSML [Cardoso, 2005] DAML - S的，OWL - S的，的WSDL - S的，SWSO /带超级提升装置，WSMO / WSML [卡多佐，2005]
Cardoso J. "Semantic Web: Theory, Tools and Applications"Chapter Outline 章的提纲
· Introduction 简介
o Web Services Web服务
o Semantic Web Services 语义Web服务
· Web Service Discovery Web服务发现
· Semantic Web Service Discovery 语义Web服务发现
o Architectures 架构
o Methods/algorithms 方法/算法
o Tools 工具
o Open Issues 开放的问题
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WS Reference Architecture 为参考架构
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Architectural Components 建筑组件
· Service Registry 服务注册表
o “ yellow pages ” for services “黄页” 服务
· Matching Algorithm 匹配算法
o Implemented in Matching Engine 实施匹配引擎
o Affects discovery effectiveness 发现有效性的影响
· Service Request 服务请求
o Captures requestor's information need 捕获请求的信息需求
· Service Advertisement 服务广告
o Describes a service 描述一个服务
o Created by service provider 建立由服务提供商

Assumption : 假设 ：
Identical format 相同的格式
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WS Description 是描述
· WSDL 的WSDL
o XML language for textual service description XML语言的文本服务说明
· UDDI UDDI的
o Data model and API for service publication/searching 数据模型和出版服务的API /搜索
o Contains links to WSDL documents 包含链接到WSDL文件
o Main elements: 主要内容：
§ businessEntity, businessService, bindingTemplate, tModel 的businessEntity，businessService的，的bindingTemplate，tModel的
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WS Matchmaking 在对接会
· Standard UDDI 标准的UDDI
o Keyword- and category-based search 关键字和类别的搜索
o “ Find qualifiers ” (eg, wildcards) “ 查找限定符”（例如，通配符）
o Manual (Web browsing) or through API 手册（网页浏览）或通过API
· Information Retrieval (IR) techniques 信息检索（IR）的技术
o similarity measures, clustering, etc. 相似性度量，聚类等
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Pitfalls of WS Discovery (1) 陷阱被发现（1）
· Informal description of service functionality/capabilities 非正式描述服务的功能/能力
o Unstructured, natural language descriptions 非结构化的，自然语言描述
o NAICS: Category NAICS的：分类 “D ating Services” does not match “ Personal Relationships Services ” 的“D ating服务”不匹配 “的人际关系比较 服务 ”
· Incomplete description of service functionality/capabilities 服务功能不完整的描述/能力
o Providers are not obliged to provide complete service info 供应商没有义务提供完整的服务信息
· Syntactic relevance vs. intentional relevance 相关句法相关主场迎战故意
o Linguistic polysemy and ambiguity are problems 语言的多义性和模糊性的问题
o Keywords cannot capture operational service semantics, useful during discovery/composition 关键字不能在发现过程中捕获的业务服务的语义，有用/组成
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Pitfalls of WS Discovery (2) 陷阱被发现（2）
· Lack of constraint specifications 缺乏约束规范
o Preconditions and other constraints are useful for the entire service lifecycle 先决条件和其他方面的限制是有益的整个生命周期服务
· Limited expressiveness of domain classification schemes 有限的表现域分类计划
o Eg, NAICS, UNSPSC 例如，北美工业分类制度，UNSPSC
· No support for indirect matching 没有匹配的间接支持
o UDDI does not support even simple compositions UDDI的不支持甚至是简单的成分
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Chapter Outline 章的提纲
· Introduction 简介
o Web Services Web服务
o Semantic Web Services 语义Web服务
· Web Service Discovery Web服务发现
· Semantic Web Service Discovery 语义Web服务发现
o Architectures 架构
o Methods/algorithms 方法/算法
o Tools 工具
o Open Issues 开放的问题
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New Architectural Components (1) 新1）建筑组件（
· Service Annotation Ontologies (SAO) 服务诠释本体（圣保罗）
o Formal service description models 正式服务描述模型
o Specify service capabilities 指定的服务能力
o OWL-S, WSMO, WSDL-S, SWSO OWL - S的，WSMO中，wsdl - S的，SWSO
· Domain Ontologies 领域本体
o Domain-specific terminologies 特定领域的术语
o Substitute keywords and free text in service descriptions 替代关键字和服务的自由文本描述
o Hierarchies of concepts and relationships 层次结构的概念和关系
o Written in OWL, DAML+OIL, RDF(S), … 写在OWL，DAML + OIL的，的RDF（S），...
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Example: The OWL-S SAO 例如：OWL的骚
· Service Profile [Martin, 2005] 服务简介 [马丁，2005]
o Human-readable service description and provider ’s contact details 人类可读的描述和服务供应商的联系方式
o Functional parameters 功能参数
§ Inputs, Outputs, Preconditions, Effects 输入，输出，前置条件，影响
o Non-functional parameters (eg, QoS) 非功能性参数（例如，服务质量）
o Mostly used in service discovery 主要用于服务发现
· Service Model 服务模式
o Control and data flow of service execution 控制和数据流执行服务
· Service Grounding 维修接地
o Service access and invocation details 服务访问和调用细节
o Link to WSDL description 链接到WSDL描述
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Example: A Beer domain ontology 例如：一个啤酒领域本体
http://www.dayf.de/2004/owl/beer_v0.3.owl http://www.dayf.de/2004/owl/beer_v0.3.owl
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Revised “Traditional” Components 修订后的“传统”组件
· Service Registry 服务注册表
o UDDI is still used but with references to semantic descriptions UDDI是仍在使用，但与参考语义描述
· Matching Algorithm 匹配算法
o More complex and “i ntelligent” 更复杂 ，“我 ntelligent”
o Exploits the formal semantics of service descriptions 利用了正式的语义服务描述
· Service Advertisement 服务广告
o Written in a SAO 写在骚
o Refers to concepts of a domain ontology 本体论域的概念是指一个

· Service Request 服务请求
o Usually similar to an advertisement 通常类似于一个广告
o Ontology integration and semantic mediation can be applied to bridge different request-advertisement specifications 本体集成和语义调解可应用于桥梁的不同要求，广告规格
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Centralized Architecture I 集中式体系结构I
Semantic extension of UDDI UDDI的语义扩展
tModels point to semantic descriptions tModel的指向语义描述
Translator creates such semantic tModels 语义翻译创建这样的tModel
Semantic matching is performed in an external engine 语义匹配是一个非常依赖外部引擎
Keyword-based matching can still be used 基于关键字的匹配仍可使用
Some extensions to UDDI Inquiry API are needed 某些API扩展UDDI查询需要
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Centralized Architecture II 二，集中式架构
The matching algorithms themselves are published as WS 从已公布的匹配算法本身是
Support for diverse SAOs and matching algorithms 支持多样化的骨肉瘤和匹配算法
Step1: Ad hoc selection of the best matching service 第一步：选择特设服务的最佳匹配
Step2: Invocation of selected service with the request as parameter 第二步：调用请求的参数选择的服务，
Requires minor UDDI API changes 轻微的UDDI API的变化需要
Allows more flexible business models but complicates service composition 允许更灵活的商业模式，但复杂的服务组合
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Peer-to-Peer Architecture 点对点点对点架构
P2P suitable (ie, scalable, efficient) for distributed environments (eg, Web) P2P的适合的（即，可扩展，高效）为分布式环境（例如，网络）
Peers may be service requestors or providers 同行可能是服务请求者或提供者
Each peer-requestor may use its own matching algorithm 每个同行请求者可以利用自身的匹配算法
Each peer-provider can directly update the local service advertisements 每个同行供应商可以直接更新本地服务广告
Result: high flexibility 结果：高弹性
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Chapter Outline 章的提纲
· Introduction 简介
o Web Services Web服务
o Semantic Web Services 语义Web服务
· Web Service Discovery Web服务发现
· Semantic Web Service Discovery 语义Web服务发现
o Architectures 架构
o Methods/algorithms 方法/算法
o Tools 工具
o Open Issues 开放的问题
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Degree of Match (DoM) 匹配度（大教堂）
· A value that expresses how similar two entities are, with respect to some similarity metric(s) 一个值，表示两个实体是多么相似），对一些相似性度量（s
· Important feature of most SWS matchmaking approaches 最重要的婚介SWS的方法特征
· Allows for ranking of discovered services 允许服务发现排名
· Example DoM set: exact, plugin, subsumes, subsumed-by, fail 例如DOM的设置：精确，插件，涵括，归入-，失败的
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Variety of Matchmaking Approaches 各种途径牵线搭桥
· Direct 直接
o Return only single services that match the request 只返回单一的服务要求相匹配
· Indirect 间接
o Compute service compositions (or “c hains ” in the simplest case) 计算服务组合（或 “c 海恩斯 ”， 在简单的情况下）
· Logic-based 基于逻辑的
o Description Logics and First Order Logic reasoning 描述逻辑与一阶逻辑推理
· Similarity-based (IR techniques) 基于相似性（红外技术）
o Linguistic similarity, term frequency, … 语言相似，词频，...
· Graph matching 图匹配
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Approach I – Semantic Capabilities Matching 方法我 - 语义功能匹配
· A pioneering work [Paolucci, 2002a] 一个创举[保卢奇，2002]
· Main idea 主要的想法
o An advertisement A matches a request R when all the outputs of R are matched by the outputs of A, and all the inputs of A are matched by the inputs of R 广告A匹配的一个请求R当输出所有的R的产出的匹配，所有的A输入的是R匹配的输入由
· DL subsumption matching between inputs and outputs DL的归类投入和产出之间的匹配
· Outputs are regarded more significant than inputs 输出被认为更重要的不是投入

If there is no subsumption relationship between req.o and adv.o 如果没有包容和adv.o关系req.o
FAIL 失败
If req.o subsumes adv.o 如果req.o 涵括 adv.o
SUBSUMES 涵括
If adv.o subsumes req.o 如果adv.o 涵括 req.o
PLUGIN 插件
If req.o is equivalent to adv.o, or 如果req.o 相当于 adv.o，或
If req.o is a direct subclass of adv.o 如果req.o是adv.o直接子类
EXACT 精确
Matching conditions 匹配条件
Degree of Match 匹配度
The inverse conditions hold for inputs 逆输入条件举行
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Approach II – Multi-level Matching 办法之二-多电平匹配
· A variant of Approach I 阿法的变体的I
· Main idea 主要的想法
o Both functional and non-functional service data matters 功能和非功能性服务数据的问题
· Multi-level matching 多级匹配
o IOPE attributes, service categories, custom service parameters (eg, QoS-related) IOPE属性，服务类，定制服务参数（例如，服务质量有关）
· DoM aggregation DOM的聚合
o Weighting the DoM of the various levels 加权的各个层次的DOM
o A very difficult optimization problem 一个非常困难的优化问题
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Approach III – DL Matchmaking with Service Profile Ontologies 办法之三 - DL的对接与服务专本体
· Service Profile Ontology 服务简介本体
o Concepts are DL expressions of service constraints DL的概念是服务限制的表达
o DL reasoners create the ontology tree DL的推理创建本体树
o A logic-based service registry 一个基于逻辑的服务注册
· DL subsumption matching DL的包容匹配
· The DoM set of Approach I is re-defined 该方法的DOM盘我是重新定义
· A new DoM is introduced [Li, 2004] 一个新的DOM介绍 [李，2004]
o An advertisement matches a request if their intersection is satisfiable 符合要求的广告，如果它们的交集是可满足
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Approach III - Example 办法之三-实例
2 Advertisements and a Request Q 2广告和请求Q
The Service Profile Ontology after DL reasoning 服务配置文件后本体DL的推理
DoM(Q,FreeDatingService) = PLUGIN 大教堂的（Q，FreeDatingService）= 插件
DoM(Q,FreeDatingServiceForMovie …) = SUBSUME 大教堂的（Q，FreeDatingServiceForMovie ...）= 归入
*Assumption: PLUGIN is better than SUBSUME *假设：插件是归入优于
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Approach IV – Similarity Measures and Information Retrieval Techniques 办法之四-相似性措施和信息检索技术
· Pure Logic-based matching may have counterintuitive results. Example: 纯粹的逻辑为基础的匹配可能违反直觉的结果为例。：
o R input: InterestProfile ⊓ $ hasInterest.SciFiMovies R输入hasInterest.SciFiMovies$：InterestProfile⊓
o R output: ContactProfile R输出：ContactProfile
o A input: InterestProfile A输入：InterestProfile
o A output: ChatID A输出：ChatID

DoM(R,A) = FAIL 大教堂（001甲）=失败
Reason: output of R is 原因：R输出的是
disjoint with output of A 不相交与 A 输出
although their inputs are 虽然他们的输入
“ logically relevant ” “ 逻辑上相关的 ”
PersonalProfile PersonalProfile
InterestProfile InterestProfile
ChatID ChatID
ContactProfile ContactProfile
is-a 是- a
disjoint-with 不相交与
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Approach IV – Similarity Measures and Information Retrieval Techniques 办法之四-相似性措施和信息检索技术
· Solution – Main idea 解决方案 - 主要思路
o Allow for more “f lexible ” methods of assessing service similarity 允许更多 的“F lexible” 相似方法评估服务
· IR and similarity-based methods are perfect candidates IR和相似性为基础的方法是完美的候选人
o Eg, linguistic semantics (WordNet similarity), TF-IDF 例如，语言的语义（WordNet的相似性），转铁蛋白，以色列国防军
o Logic is just one component of “ relevance ” 逻辑只是一个 “ 组件的 ” 相关性
o Such methods capture some other components 这种方法捕捉一些其他组件
· A problem remains 一个问题仍然存在
o How much should each method contribute to the DoM calculation à An optimization problem 每个方法应当在多大程度上有助于DOM的 一个优化问题 的计算 à
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Approach V – A Graph-based Approach 方法的V - 一个基于图的方法
· A service is represented as a DAG 服务是表示为一个DAG
o Nodes ~ individuals of concepts 〜个人的概念节点
o Arcs ~ roles between individuals 个人之间的弧线〜角色
· Main idea 主要的想法
o Structural match : Two service descriptions match if they have the same structure and the corresponding nodes match 结构匹配 ：两个服务描述比赛，如果他们有相同的结构和相应的节点匹配
· Existing graph matching algorithms apply 现有的图形匹配算法适用
· No (obvious) support for DoM 否）支持的DOM（明显
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Approach VI – Indirect Graph-based Matching 方法六-间接基于图的匹配
· Indirect matching 间接匹配
o Complex workflow compositions 复杂的工作流组成
o “ Service chains ” in the simplest case “ 服务链 ” 中最简单的情况