肖彭燕

(上海海洋大學(xué)信息學(xué)院，上海 201306)

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，特別是SOA[1]技術(shù)的出現(xiàn)，為web服務(wù)奠定了實現(xiàn)基礎(chǔ)。近年來，魚類分類的信息化工作也得到了很大的發(fā)展。由于單個服務(wù)提供的功能有限，組合已有的服務(wù)可以滿足用戶更多的需求。為了有效共享，重用這些服務(wù)，需要一種機(jī)器能理解的知識表達(dá)方法。本體能夠幫助解決這些知識表達(dá)的問題，利用知識共享，信息集成，語義Web[2]和Web服務(wù)等技術(shù)可以有效地集成魚類分類信息。

為此，筆者在領(lǐng)域本體的背景下，基于魚類分類的一個例子，提出了一個高效的服務(wù)組合算法。該算法在搜索過程中，引入啟發(fā)式函數(shù)，該函數(shù)使服務(wù)組合搜索過程可以根據(jù)已有的web服務(wù)經(jīng)驗進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，從而能夠更好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定性。由于評判服務(wù)組合方法好壞的標(biāo)準(zhǔn)不僅要求組合的服務(wù)在功能上滿足服務(wù)請求，而且還要求服務(wù)組合效率能得到保證，故設(shè)置一個滿意度閥值，即只要找到一個局部最優(yōu)解，在功能上滿足服務(wù)請求，即可作為搜索結(jié)果。這大大減少了服務(wù)搜索范圍，降低了服務(wù)組合時間，提高了服務(wù)組合效率。

1 語義Web和本體技術(shù)

在語義Web中，各種資源被賦予了明確的語義信息，計算機(jī)可以分辨和識別這些語義信息，并對其自動進(jìn)行解釋、交換和處理。語義Web的體系結(jié)構(gòu)一共有7層，見圖1。

圖1 語義Web體系結(jié)構(gòu)

語義Web需要能夠?qū)eb文檔中的術(shù)語含義進(jìn)行形式化描述。本體作為表達(dá)知識的共享概念模型，已日漸成為知識工程，知識管理，智能信息集成，信息檢索等多個領(lǐng)域的重要組成部分。收集各種魚類信息[3]，如魚類名稱、生態(tài)照片、生態(tài)影片、瀕危魚種、魚類分布、魚類標(biāo)本、魚類電子書、疾病防治診斷等資料，對獲得的信息進(jìn)行詳細(xì)分析，從中提取知識，通過多種知識表示元素將這些概念之間的關(guān)聯(lián)表達(dá)出來，這些知識表示元素就是元本體，分為概念、屬性、關(guān)系、函數(shù)等。為了讓機(jī)器理解上述的概念和關(guān)系，需對這些魚類信息進(jìn)行形式化描述，即采用具體的本體描述語言來編寫本體，OWL[4]本體描述語言作為W3C的官方標(biāo)準(zhǔn)語言，用來描述Web文檔和應(yīng)用中內(nèi)在的類和關(guān)系。用OWL語言描述漁業(yè)領(lǐng)域本體，生成OWL格式的文件節(jié)選見圖2。

圖2 魚類信息OWL格式文件節(jié)選

對于OWL格式的文件，可利用Jena提供的API進(jìn)行解析，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的Java類，并生成類的屬性與方法，進(jìn)而可使用Java編程，處理用戶需求。

2 基于語義的服務(wù)組合的思想

OWL把一個Web服務(wù)認(rèn)為是一個過程，將服務(wù)之間的匹配計算轉(zhuǎn)換為輸入、輸出之間擴(kuò)展語義匹配。因此，給出服務(wù)的定義如下：（1）一個Web服務(wù)可以表示為 WS（In，Out），其中 In={I1，I2，…，Ii}是服務(wù)的輸入?yún)?shù)的集合，Out={O1，O2，…，On}是服務(wù)的輸出參數(shù)的集合；（2）一個服務(wù)組合是滿足服務(wù)請求的一個服務(wù)序列，表示為〈WS1，WS2，…，WSn〉。

基于語義的Web服務(wù)動態(tài)組合過程以基于領(lǐng)域本體的服務(wù)間概念相似度為基礎(chǔ)，找出與服務(wù)請求中有語義關(guān)聯(lián)的后繼服務(wù)，繼續(xù)找出該后繼服務(wù)的后繼服務(wù)，依此類推，直到某個后繼服務(wù)是目標(biāo)服務(wù)，從而得到服務(wù)序列，該序列就是服務(wù)組合的結(jié)果。由于一個服務(wù)可能存在多個語義相關(guān)的后繼服務(wù)，因此這些語義相關(guān)的服務(wù)就構(gòu)成了一個服務(wù)組合圖。以魚類分類系統(tǒng)為例說明這一服務(wù)組合過程：假設(shè)魚類分類系統(tǒng)中存在各種Web服務(wù)，如魚類名稱服務(wù)、魚類分布服務(wù)、魚類生態(tài)影片服務(wù)、魚類疾病診斷服務(wù)、魚類經(jīng)濟(jì)價值服務(wù)等，為了完成用戶各種需求，需要組合這些服務(wù)：當(dāng)用戶輸入魚類名稱，要求輸出的結(jié)果為其經(jīng)濟(jì)價值，通過一系列的服務(wù)組合，即可得到目標(biāo)服務(wù)；如果用戶的需求發(fā)生改變，要求輸入魚類名稱，輸出治療方案，只需修改輸入輸出參數(shù)即可，不必重新編寫代碼來滿足用戶需求。過程描述見圖3。

圖3 魚類服務(wù)組合圖

圖3中，方框表示輸入、輸出參數(shù)，橢圓表示服務(wù)，有向邊相連的兩個服務(wù)表示兩者之間存在語義關(guān)聯(lián)。

3 基于語義的Web服務(wù)組合的算法

3.1 代價樹深度優(yōu)先搜索與啟發(fā)式函數(shù)

代價樹深度優(yōu)先搜索的思想描述如下，從剛剛擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)之后繼節(jié)點(diǎn)中選擇一個代價最大的節(jié)點(diǎn)為下一個搜索目標(biāo)，并進(jìn)行擴(kuò)展或判斷。為了提高響應(yīng)時間，在服務(wù)組合過程中，對在此算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)置一個滿意度閾值，只要滿足一定條件（如用戶滿意度），即可作為搜索結(jié)果。為了進(jìn)一步提高組合的效率，在搜索過程中引入啟發(fā)式函數(shù) h（x）。

由于網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性，一個服務(wù)可能由于各種原因調(diào)用不成功，定義Suc（w）表示該web服務(wù)執(zhí)行的成功次數(shù)，F(xiàn)ail（w）表示該web服務(wù)執(zhí)行失敗的次數(shù)。h（x）的初始值為 1|x=0，h（x）的計算見式（1）、式（2）。

其中，式（1）表示第i次調(diào)用該web服務(wù)后，第i+1次成功執(zhí)行情況下的h（x）的值；式（2）表示第i次調(diào)用該web服務(wù)后，第i+1次執(zhí)行失敗情況下的h（x）的值。

從定義可知，對于某個web服務(wù)，調(diào)用成功的次數(shù)越多，h（x）的值越大，反之，若調(diào)用失敗的次數(shù)越多，則h（x）值越小?？紤]到web服務(wù)執(zhí)行的頻率，如一個web服務(wù)執(zhí)行成功50次和執(zhí)行失敗51次之間的差距是很小的，因此h（x）的調(diào)整量呈指數(shù)級的衰減，h（x）的取值范圍在0到2之間。

3.2 算法描述

條件：設(shè)置棧route、search，棧元素數(shù)據(jù)類型為字符串，分別用來存儲解路徑和搜索路徑。為方便起見，在每個服務(wù)中添加布爾型標(biāo)記flag，flag為false時表示該弧線未被搜索到,否則表示該弧線已被搜索過，flag的使用防止了搜索時重復(fù)走已經(jīng)走過的路。初始化滿意度函數(shù) U（s）=1，Success（w）=0，F(xiàn)ail（w）=0。輸入：服務(wù)請求WSr=（Ir，Or），服務(wù)組合滿意度ζ。輸出：服務(wù)組合序列〈WS1，WS2，…，WSn〉。

算法執(zhí)行步驟如下。（1）初始化棧route=null。（2）判斷是否有與服務(wù)請求輸入?yún)?shù)相匹配的服務(wù)，即是否有弧相連接（是否有后繼服務(wù)）。若有，則按從小到大的順序依次存入earch[WSr]，并且令flag=0。（3）取出首元素 WSi=search[WSr]。若 WSi為空，則 goto 6；否則，若 WSi調(diào)用成功，則 Success（w）++，調(diào) 整 h（x），入棧 router，令 flag=1，、U（s）+=weight﹡h（x），并重新調(diào)整 search[WSr]的順序，再分別把WSi所有的后繼服務(wù)的權(quán)值及更新后的啟發(fā)式函數(shù)h（x）值之和按從小到大的順序依次入棧search[WSi]；若WSi調(diào)用不成功，則Fail（w）++，調(diào)整h（x），進(jìn)而重新調(diào)整 search[WSr]的順序。（4）判斷服務(wù)WSi是否是目標(biāo)服務(wù)狀態(tài)，若是目標(biāo)服務(wù)，則判斷 U（s）是否≥ξ，若成立，則 goto 6，否則 goto 5；若不是目標(biāo)服務(wù)，goto 2。（5）刪除棧router中的首元素，并從棧search[gettop（router）]中讀取第一個flag=0的元素WSj，若WSj為null，則繼續(xù)刪除棧router中首元素，并從相應(yīng)的首元素的棧數(shù)組中搜索第一個flag=0的元素WSk，直到WSk不為null，將 WSk 入棧 router，goto 2。（6）若 router為 null，則服務(wù)組合失??；若router不為null，則服務(wù)組合成功，遍歷棧router中的服務(wù)即可。

4 實驗結(jié)果與分析

實驗環(huán)境部署在一臺CPU為Intel（R）Pentium（R）Dual T2410@2.00GHz、內(nèi)存為2.00GB的PC機(jī)上，操作系統(tǒng)為Windows XP,開發(fā)工具為E－clipse，開發(fā)語言為Java，OWL解析工具為Jena提供的API。9個數(shù)據(jù)集的服務(wù)數(shù)量分別為500、700、900、1 100、1 300、1 500、1 700、1 900、2 100，取平均組合時間作為結(jié)果。將本算法與另一種啟發(fā)式的web service組合算法（BF*[6]）以及簡單的遍歷方式（simple）對比，進(jìn)行算法性能的評估，得到的實驗結(jié)果如圖4所示。

圖4 本文算法與BF*，simple算法服務(wù)組合效率比較

由圖4可以看出，就時間效率而言，研究采用的算法比BF*、simple都要好。BF*算法的性能變化波動較大，這與其啟發(fā)式規(guī)則有關(guān)，而研究采用的算法，隨著web服務(wù)數(shù)量的增長，曲線緩慢上升，服務(wù)組合時間的增長幅度相對較小。

通過實驗分析，可以看出研究采用的算法具有以下的優(yōu)點(diǎn)：（1）語義性；（2）能在保證組合質(zhì)量的前提下，高效的進(jìn)行服務(wù)組合；（3）動態(tài)適應(yīng)性，每次服務(wù)組合過程后，通過對相應(yīng)的路徑的啟發(fā)式函數(shù)值進(jìn)行更新，為下次服務(wù)選擇提供依據(jù)。

5 總結(jié)

通過對魚類信息的Web服務(wù)組合，可以滿足用戶各種各樣的需求，而不用重新編寫代碼來實現(xiàn)，提高了系統(tǒng)的效率。由于現(xiàn)有的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議僅限于語法的層次，沒有語義功能，所以研究在基于領(lǐng)域本體的背景下，生成了一個服務(wù)組合圖。基于該圖，在搜索的過程中，采用代價樹的深度優(yōu)先搜索方式，并引入啟發(fā)式函數(shù)，使其在搜索過程中根據(jù)已有的web服務(wù)組合經(jīng)驗，淘汰較差的web services，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性。下一步將重點(diǎn)研究更好的啟發(fā)式函數(shù)計算方法，充分利用服務(wù)組合，實現(xiàn)基于SOA技術(shù)的魚類分類信息系統(tǒng)構(gòu)建。

[1] 邢少敏，周伯生.SOA研究進(jìn)展[J].計算機(jī)科學(xué)，2008，35（9）：13-20.

[2] Tim Berners-Lee,James Hendler,Ora Lassila.The Semantic Web[J].Scientific American（S0036-8733），2001，284（5）：34-43.

[3] 成慶泰,鄭葆珊.中國魚類系統(tǒng)檢索 [M].北京：科學(xué)出版社，1987.

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[5] 潘謙紅，王 炬.基于屬性論的文本相似度計算[J].計算機(jī)學(xué)報，1999，22（6）：651-655.

[6] 方賢進(jìn)，李龍澍.多模式匹配算法的優(yōu)化研究 [J].軟件時空，2007，（03）：211.