李武智，張 斌

（解放軍信息工程大學電子技術學院河南省信息安全重點實驗室，河南鄭州450004）

0 引 言

Web服務技術隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是Web應用技術的發(fā)展而出現(xiàn)的，作為一種新的Web應用模式，具有簡單、跨平臺、松耦合、分布式、使用標準規(guī)范和高度可集成等特性［1］。它能夠在各種異構(gòu)平臺的基礎上構(gòu)建一個通用的、平臺無關的技術層，使各種不同平臺的系統(tǒng)能方便地實現(xiàn)連接與集成，從而確定了其主流地位。

單個Web服務可能只提供一個具體的功能，而將多個Web服務進行有機組合將能夠完成一系列功能復雜的任務［2］。這種特點可使更多的 Web服務以組合的方式呈現(xiàn)，因此服務組合成為Web服務發(fā)展的熱點。而服務組合時要求Web服務應能夠動態(tài)地發(fā)現(xiàn)可調(diào)用的其它Web服務。但現(xiàn)有服務發(fā)現(xiàn)技術很難從龐大的Web服務注冊庫中發(fā)現(xiàn)滿足服務請求者的服務。因此，Web服務發(fā)現(xiàn)成為Web服務組合過程中研究的重點。

盡管目前已經(jīng)開展了針對服務組合過程中服務發(fā)現(xiàn)問題的研究，形成了多種服務發(fā)現(xiàn)方法。然而這些方法在解決服務發(fā)現(xiàn)的動態(tài)及安全問題時還面臨很多挑戰(zhàn)。如基于UDDI［3］的服務發(fā)現(xiàn)僅支持關鍵字的匹配，服務發(fā)現(xiàn)的效果差［4－5］；基于語義的 Web服務發(fā)現(xiàn)，通過語義描述服務的功能進行匹配，而忽視了服務參與方上下文知識的表示，動態(tài)適應能力不足［6－8］；文獻［9］將基于角色的訪問控制用于服務發(fā)現(xiàn)階段，角色信息通過訪問控制策略來解決服務發(fā)現(xiàn)的安全問題，存在角色管理復雜、服務發(fā)現(xiàn)動態(tài)性差等不足；文獻［10－12］雖然將上下文用于服務發(fā)現(xiàn)，但其從廣義理解出發(fā)，將服務發(fā)現(xiàn)所需信息都看作上下文，未具體考慮服務上下文。

因此，本文根據(jù)服務組合時服務發(fā)現(xiàn)的動態(tài)需求，在利用語義語言對服務描述的基礎上利用服務上下文信息提出一種基于服務上下文的服務發(fā)現(xiàn)機制。

1 Web服務描述語言

服務發(fā)現(xiàn)通過對用戶的服務請求和注冊在服務庫中服務進行便于發(fā)現(xiàn)的描述，并依據(jù)匹配算法對注冊服務進行匹配，最后從所發(fā)現(xiàn)的服務中選擇最佳服務。

對服務進行便于發(fā)現(xiàn)的描述需要一種服務描述語言，本文采用 OWL－S［13］來描述 Web服務。OWL－S是一個用OWL描述Web服務本體的語言，包括3種基本元素：profile服務、model服務和grounding服務。Profile服務描述服務的基本信息。它向查詢服務的請求者提供服務的抽象描述，從而使其能夠判斷該服務是否滿足需要。Model服務是用來描述服務的內(nèi)部過程。Grounding服務是用來描述如何訪問服務。OWL－S為 Web服務提供了一系列核心的語言結(jié)構(gòu)，使服務能以一種無二義性的、計算機易讀的語言來表達Web服務的概念和作用。其從語義的角度描述Web服務，主要優(yōu)點是引進本體語言描述服務的功能和作用，并支持對服務組合上下文的描述，并且OWL－S描述上下文時易于知識共享、具有更強的表達能力，可以使用本體語言提供的推理機制進行上下文推理并便于知識重用。

2 基于服務上下文的服務發(fā)現(xiàn)算法

服務發(fā)現(xiàn)是通過服務請求與現(xiàn)有注冊服務的匹配來實現(xiàn)。本文通過對上下文信息中的服務上下文匹配，提出一種基于服務上下文的服務發(fā)現(xiàn)算法 （a context－based web service discovery algorithm，CBWSDA）。

2.1 上下文信息

在Web服務組合過程中利用上下文信息進行服務選擇。上下文信息是描述環(huán)境狀態(tài)、資源信息、用戶需求等影響服務的一些屬性及屬性的值，可分為用戶上下文、資源上下文和服務上下文。本文主要考慮服務上下文。

服務上下文是指描述Web服務的當前狀態(tài)和執(zhí)行約束，包括允許的服務實例、當前已經(jīng)初始化的服務實例、服務實例的預期完成時間、組合服務中的前驅(qū)服務和后繼服務、服務自身性能。服務上下文的自身性能包括：可靠性、可用性、授權(quán)屬性、響應時間、服務價格、正確執(zhí)行率等。

2.2 Web服務上下文匹配

服務匹配是Web服務發(fā)現(xiàn)的關鍵，匹配度是服務請求和服務之間的相似程度。在上下文匹配中，采用本體樹狀結(jié)構(gòu)的方法建立服務上下文的本體樹進行匹配，利用服務上下文在本體樹節(jié)點的位置計算匹配度，并按上下文匹配度大小將匹配結(jié)果以有序方式排列。

將每個服務上下文信息記錄為一個索引項，其中包括服務標識、服務名、輸入或輸出，以及響應時間、授權(quán)屬性等。本文利用OWL－S語義描述服務上下文，依據(jù)服務上下文的本體概念的上下級關系來建立服務上下文本體樹，將服務上下文索引項表示為本體樹的節(jié)點。在服務上下文本體樹中，節(jié)點對應各個服務上下文索引項，邊表示各上下文之間的語義關系，并且樹狀結(jié)構(gòu)的各節(jié)點可隨著服務上下文信息的添加、刪除等動態(tài)變化。利用服務上下文感知其在服務上下文本體樹中語義相似的服務索引項的節(jié)點，并通過相似服務上下文在本體樹的節(jié)點位置結(jié)構(gòu)來確定服務的匹配度。如圖1所示，舉例說明旅行交通服務上下文本體樹的建立及服務發(fā)現(xiàn)過程。圖中旅行交通服務的飛機服務受天氣服務及景點服務等上下文因素影響。

圖1 旅行交通服務上下文本體樹

（1） “機票服務”的名稱及內(nèi)容分別由OWL－S服務profile中Service Name和Text Description描述?！皺C票服務”的OWL－S描述：

＜/owl：Ontology＞

＜profile：Profilerdf：ID＝"AirTicket＿SEARCH ＿PROFILE"＞＜profile：serviceName xml：lang＝"en"＞

"AirTicket"search service

＜/profile：serviceName＞

＜profile：textDescription xml：lang＝"en"＞

This service supply aproperties of a given"Air Ticket"，including its price.

＜/profile：textDescription＞

＜profile：hasInput rdf：resource＝"＃＿AirTicket/＞

＜profile：hasOutput rdf：resource＝"＃ ＿servicecontext"/＞

（2）本體可以通過帶標記的有向樹來表示，節(jié)點描述為服務上下文索引項，根據(jù)本體概念的繼承關系從大到小建樹。如圖中 “機票服務”到 “飛機服務”的連線表示子類和父類之間的繼承關系。

（3）通過比較 “機票服務”的語義描述和樹中節(jié)點的本體描述中服務名稱及內(nèi)容的繼承關系在樹中確立其節(jié)點位置。

（4）以圖中新添加節(jié)點 “機票服務”與 “飛機服務”、“火車服務”為例比較，借鑒文獻 ［14］計算匹配度大小的方式，定義服務上下文匹配度M如下

式中：ai、aj分別對應圖中相比較的兩個服務上下文索引項，如m火車和n機票分別表示它們在本體樹的節(jié)點深度，s火車和d機票分別表示這兩個節(jié)點相對其最近的共同祖先“按天氣服務”的深度，l按天氣表示 “機票服務”和 “火車服務”最近的共同祖先的深度等?？捎嬎愕肕火車＝2/7、M飛機＝6/7，則M火車＜M飛機。同時其匹配數(shù)值大小在 ［0，1］之間，且0表示不匹配，1表示完全匹配。所計算的M數(shù)值越大，表示兩個相關服務上下文的匹配度越高。因為滿足低匹配度的可選服務數(shù)量相對較多，為節(jié)約資源及時間，定義一個閥值δ表示服務匹配的最小匹配度，其初值由服務管理者根據(jù)服務數(shù)量折中選取，用戶可依需求自行設置。當M≥δ時，表示服務上下文匹配成功，將服務上下文的索引項按服務的上下文匹配度大小為服務請求者提供一個降序排列的服務列表。如果M＜δ時，則不顯示所匹配的服務，服務將被淘汰，繼續(xù)匹配其它服務。

這種服務匹配方法具有以下優(yōu)勢：將服務上下文匹配度作為服務選擇的重要依據(jù)，使得匹配度較高的服務被選中的概率較大；服務上下文各節(jié)點動態(tài)變化，服務可選列表依匹配度實時更新，確保新加入滿足條件的服務可被選中。

2.3 服務發(fā)現(xiàn)算法

根據(jù)2.2節(jié)服務上下文匹配的方法，本文提出一種基于服務上下文的服務發(fā)現(xiàn)算法CBWSDA，該算法的基本思想是通過輸入語義描述的服務集信息及服務請求的服務上下文信息SC、服務上下文匹配度計算函數(shù)M以及最小匹配度閥值δ，在生命周期內(nèi)經(jīng)過上下文匹配后，輸出匹配度降序排列的服務信息列表L或服務匹配失敗信息。因此，本文提出CBWSDA算法如下：

輸入：服務集信息及服務請求的服務上下文信息SC、時間周期為T、上下文匹配度計算函數(shù)M以及最小匹配度δ。

輸出：服務信息列表L或失敗信息。

Algorithm

1 begin

2 set result（L）＝null，sc∈SC；

3 t＝0，M＝δ；

4 while（t＜＝T）

5 Create SCOntologyTree（）//創(chuàng)建服務上下文本體樹

6 while（SC≠ ）do

7 ｛

8 for each sc∈SC；

9 semantics describe SC；

10 nodes＝ （all constitute of SC）；//各節(jié)點由服務上下文索引項組成

11 Traverse （SCOntologyTree）

12 for all sc∈nodes；

13 find （sc.length （），sc.depth （））；//查找相關各節(jié)點的距離、深度

14 count Match＝M；//使用式 （1）計算服務上下文匹配度

15 if（M＞＝δ）

16 ｛

17 add（sc）to L；//添加選擇的對應M的服務對列表L

18 sort match（M）；//按服務上下文匹配度對列表L進行排序

19 return （L）；

20 else

21 return false；

22 ｝

23 end

24 ｝

25 end

3 模擬實驗分析

本文對基于服務上下文的服務發(fā)現(xiàn)機制進行了仿真實驗，實驗目的如下：①比較CBWSDA算法與其他服務匹配算法在執(zhí)行效率上的差異。②比較CBWSDA算法與其他服務匹配算法在查準率上的性能差異。

本文選取用于服務發(fā)現(xiàn)的LS（logic semantic）算法［15］與CBWSDA算法進行比較分析，LS算法是基于語義的常用服務發(fā)現(xiàn)，該算法中將服務匹配度分為4類：完全匹配、插拔匹配、包含匹配、匹配失敗。通過仿真實驗比較兩種算法在執(zhí)行時間和查準率上的差異。實驗數(shù)據(jù)集來自OWL－S的服務檢索測試集owls－TC v4［16］，該測試集包含了符合OWS－L標準且覆蓋了教育、醫(yī)療保險、食品、旅行、通信、經(jīng)濟和軍事等7個應用領域的服務，選取其中50個服務作為實驗所用服務，使用OWL－S描述所選服務，利用MATLAB軟件對算法進行模擬實驗。

實驗方法和過程如下：

（1）對兩種服務發(fā)現(xiàn)算法定義一致的語義描述請求；

（2）以5個服務為基點，數(shù)量每次增加5至50結(jié)束，共從owls－TC v4中選取10組Web服務；

（3）利用MATLAB軟件分別通過兩種算法對每組數(shù)據(jù)進行仿真實驗，共進行20次匹配實驗；

（4）通過MATLAB軟件比較兩種算法在相同服務數(shù)量下，各次仿真實驗的執(zhí)行時間和查準率，并分析結(jié)果。

最終實驗結(jié)果分析比較如圖2、圖3所示。

圖2 兩種算法執(zhí)行時間比較

圖3 兩種算法查準率比較

實驗結(jié)果表明，在相同服務數(shù)量下，兩種算法的響應時間隨著服務數(shù)量的增加而增大，同時其都在服務請求者可接受范圍之內(nèi)；但CBWSDA算法比LS算法響應時間短，執(zhí)行效率高，能更好地滿足服務發(fā)現(xiàn)需要。

由圖3可知，在相同服務數(shù)量下，兩種算法查準率隨著候選Web服務數(shù)量的增加而降低，但CBWSDA算法的查準率降幅較小，其查準率優(yōu)于LS算法的查準率，能更好地滿足服務發(fā)現(xiàn)需求。

4 結(jié)束語

服務組合是當今Web服務研究的熱點，而服務組合過程中服務發(fā)現(xiàn)是服務組合的重點，為解決服務組合的發(fā)現(xiàn)問題，本文提出了一種基于服務上下文的Web服務發(fā)現(xiàn)機制，通過OWL－S描述語言和服務匹配算法對服務的上下文進行篩選，將符合上下文信息的Web服務按匹配度大小優(yōu)先返回給服務請求者，滿足服務組合過程中服務選擇的動態(tài)性，并通過模擬實驗證明了機制的有效性和可行性。下一步將深入研究服務組合過程中服務發(fā)現(xiàn)機制的安全問題。

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