唐鄭熠，韋 立，李均濤，萬(wàn) 良

（1.福建工程學(xué)院 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 福州350118；2.貴州師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng)550001；3.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院，貴州 貴陽(yáng)550004；4.貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng)550025）

0 引 言

Web服務(wù)是目前最有希望實(shí)現(xiàn)面向服務(wù)的計(jì)算與體系架構(gòu) （SOC＆SOA）的技術(shù)，但由于服務(wù)之間所存在的“語(yǔ)義鴻溝”［1］，使得服務(wù)的功能與內(nèi)涵難以被準(zhǔn)確表示，從而給服務(wù)發(fā)現(xiàn)、匹配、組合、驗(yàn)證等各個(gè)環(huán)節(jié)都帶來(lái)了困難。因此，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提出了一系列包含語(yǔ)義的Web服務(wù)描述標(biāo)準(zhǔn) （OWL－S、WSMO、SWSO 等）。本體是語(yǔ)義Web技術(shù)的基礎(chǔ)與核心，能夠很好地表達(dá)服務(wù)的語(yǔ)義信息。在SOC＆SOA 的多個(gè)環(huán)節(jié)中，都是以本體概念的語(yǔ)義匹配為基礎(chǔ)進(jìn)行的。例如，服務(wù)發(fā)現(xiàn)需要匹配發(fā)現(xiàn)請(qǐng)求與候選服務(wù)的輸入輸出；服務(wù)組合需要匹配前驅(qū)服務(wù)與后繼服務(wù)的輸入輸出；服務(wù)驗(yàn)證也需要通過(guò)語(yǔ)義匹配來(lái)判定組合結(jié)果與組合需求的一致性。

目前認(rèn)可度較高的一類本體概念匹配度定義方法，是基于本體概念之間的等價(jià)和包含關(guān)系的。這種方法能有效提高語(yǔ)義匹配的查準(zhǔn)率和查全率，且易于實(shí)現(xiàn)和集成，因此被許多研究工作采用［2－7］。得益于相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的工作，目前能夠?qū)Ρ倔w進(jìn)行可滿足、包含、等價(jià)和不相交的推理，且有相應(yīng)的推理機(jī) （Pellet、RACER、FaCT＋＋等）實(shí)現(xiàn)推理過(guò)程的自動(dòng)化。通過(guò)推理機(jī)預(yù)留的外部接口，可將其集成到Web服務(wù)組合系統(tǒng)中，承擔(dān)語(yǔ)義匹配的任務(wù)。但是推理機(jī)執(zhí)行推理任務(wù)的時(shí)間代價(jià)較高，會(huì)大大降低那些需要頻繁進(jìn)行語(yǔ)義匹配環(huán)節(jié) （例如服務(wù)發(fā)現(xiàn)和組合）的效率。雖然推理機(jī)的推理算法在不斷改進(jìn)，但在短期內(nèi)難以有顯著改善。

本文的研究工作嘗試從另一個(gè)角度來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題：依據(jù)本體概念之間匹配關(guān)系的性質(zhì)，得到組織本體概念的方法，提出了公共本體概念庫(kù)的概念，從而能夠通過(guò)編碼保存概念之間的匹配度信息，把語(yǔ)義匹配從其它環(huán)節(jié)中分離出來(lái)。耗時(shí)的語(yǔ)義匹配工作被提前到服務(wù)發(fā)布階段，可以提高其它環(huán)節(jié)的效率，并增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。同時(shí)也給出了對(duì)公共本體概念庫(kù)進(jìn)行更新的算法，以滿足本體概念增加、刪除及修改的動(dòng)態(tài)需求?；诠脖倔w概念庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)本體概念的交互式注冊(cè)，服務(wù)提供者可以在這個(gè)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)已存在的等價(jià)或相近概念，從而改進(jìn)本體概念的設(shè)計(jì)。

1 公共本體概念庫(kù)

公共本體概念庫(kù)保存了本體概念的記錄，并根據(jù)本體概念間的匹配度進(jìn)行分層組織及編碼。由于編碼保存了本體概念的匹配度信息，可以在需要時(shí)從中快速提取，因此不會(huì)影響到其它環(huán)節(jié)的效率。同時(shí)，編碼中的信息也可以有效減少語(yǔ)義匹配的次數(shù)。

1.1 本體概念的組織結(jié)構(gòu)

保存匹配度信息的直觀方法是將本體概念間的匹配度作為元素構(gòu)成矩陣［8］，但這種方法沒(méi)有利用匹配度之間的關(guān)聯(lián)來(lái)減少匹配次數(shù)，也不利于對(duì)本體概念進(jìn)行更改。文獻(xiàn) ［6］提出了分層的組織方法，但它只在服務(wù)的層級(jí)上進(jìn)行，不能把語(yǔ)義匹配徹底分離。而文獻(xiàn) ［7］提出的方法雖然是在概念層級(jí)上進(jìn)行分層，但沒(méi)有考慮到本體概念等價(jià)的情況，也沒(méi)有給出更新的方法，不適合本體概念的動(dòng)態(tài)性。

由于等價(jià)與包含關(guān)系具有傳遞性，以此為基礎(chǔ)的匹配度定義也具有傳遞性，例如CMU 的M.Paolucci等人提出的被廣泛使用的四級(jí)匹配度［2］：

定義1 本體概念的四級(jí)匹配度：對(duì)于本體概念c1和c2：若c1與c2等 價(jià) （記 為c1≡c2），則 匹 配 度Mat（c1，c2）＝Exact；若c1為c2的子概念 （c2包含但不等價(jià)于c1，記為c1∝c2），則匹配度Mat（c1，c2）＝Plug－in；若c2為c1的子概念 （c1包含但不等價(jià)于c2，記為c2∝c1），則匹配度Mat（c1，c2）＝Subsume；若不滿足上述情況，則匹配度Mat（c1，c2）＝Fail。且：Exact＞Plug－in＞Subsume＞Fail。

顯然有：對(duì)于本體概念c1、c2和c3，存在Mat（c1，c2）＝Mat （c2，c3）＝Exact／Plug－in／Subsume Mat（c1，c3）＝Exact／Plug－in／Subsume。

在樹(shù)形結(jié)構(gòu)中，節(jié)點(diǎn)也有類似的傳遞性：subof（n1，n2）表示n1位于以n2為根節(jié)點(diǎn)的樹(shù)上，則subof（n1，n2）∧ （subof （n2，n3） subof （n1，n3）。因 此，可 以 依 據(jù)這種性質(zhì)將本體概念組織為層次清晰、上下位關(guān)系明確的樹(shù)形結(jié)構(gòu)，以保存本體概念間的匹配度信息。該結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于，無(wú)論是構(gòu)建還是更新，都可以通過(guò)傳遞性來(lái)減少語(yǔ)義匹配的次數(shù)。在下一節(jié)的定理1中，將表明這一點(diǎn)。

1.2 公共本體概念庫(kù)的構(gòu)成

公共本體概念庫(kù) （public ontology concept depot）由2個(gè)部分組成：概念描述子庫(kù) （concept description depot）和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù) （semantic association depot）。前者用于存放本體概念的具體描述及索引信息，而后者則根據(jù)匹配度對(duì)本體概念進(jìn)行分層組織。

定義2 公共本體概念庫(kù)：一個(gè)公共本體概念庫(kù)POCD＝ （CDD，SAD），其中：CDD 是概念描述子庫(kù)，SAD 是語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)。

概念描述子庫(kù)不僅僅是本體概念的具體描述，還包含一些索引信息，概念描述子庫(kù)的定義如下：

定義3 概念描述子庫(kù)：一個(gè)概念描述子庫(kù)CDD＝｛cr＝ （cd，id，NIDS）｝，是概念記錄cr的集合，其中：

（1）cd 是一個(gè)具體的本體概念，每個(gè)本體概念只能在一條概念記錄中出現(xiàn)。

（2）id 是cd 的唯一標(biāo)識(shí)。

（3）NIDS是后文所述的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)集合，表明這個(gè)概念被包含在哪些節(jié)點(diǎn)中 （可能不止一個(gè)）。

為每個(gè)本體概念賦予唯一標(biāo)識(shí)，是為了避免重復(fù)保存本體概念的具體描述，以減小數(shù)據(jù)冗余度；而節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)集合則是為了利用節(jié)點(diǎn)的位置編碼，以避免重復(fù)的進(jìn)行概念包含和等價(jià)的判定。

本文把語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)定義為一棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)：

定義4 語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)：一個(gè)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)SAD＝SAT。

定義5 語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)：一棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)SAT＝ （NS，root，PCR），其中：

（1）NS＝ ｛（id，ECIDS，CNIDS，locCode）｝為節(jié)點(diǎn)集合，節(jié)點(diǎn)是一個(gè)四元組，其中：id 是節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)；ECIDS是等價(jià)概念標(biāo)識(shí)集合，其元素所對(duì)應(yīng)的概念互相等價(jià)；CNIDS是子節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)集合；locCode是該節(jié)點(diǎn)的位置編碼，是一個(gè)先進(jìn)先出的整數(shù)隊(duì)列。

（2）root＝ （0， ｛0｝，CNIDS，＜＞）∈NS為根節(jié)點(diǎn)，即：根節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)為0 （本文使用整數(shù)做節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)）；根節(jié)點(diǎn)只包含一個(gè)元概念 （meta concept），記為mc， 概念c：c∝mc；根節(jié)點(diǎn)的位置編碼是一個(gè)空隊(duì)列。

（3）PCR＝ ｛（n，m）｜n，m∈NS｝是節(jié)點(diǎn)的父子關(guān)系集合，（n，m）表示節(jié)點(diǎn)n 是節(jié)點(diǎn)m 的父節(jié)點(diǎn)。對(duì)于id∈n。ECIDS對(duì)應(yīng)的概念c，稱節(jié)點(diǎn)n 包含概念c，記為c∈′n。對(duì)于 （n，m）， c∈′n和 c′∈′m，滿足c′∝c。

節(jié)點(diǎn)的位置編碼包含了它的位置信息，可以避免語(yǔ)義包含與等價(jià)的重復(fù)判定。

定義6 位置編碼：節(jié)點(diǎn)的位置編碼locCode＝＜m1，m2，…mk＞是一個(gè)先入先出的隊(duì)列，是從根節(jié)點(diǎn)到達(dá)該節(jié)點(diǎn)的路徑編碼，隊(duì)列中的每個(gè)值都保存了節(jié)點(diǎn)的一個(gè)祖先節(jié)點(diǎn)的信息。通過(guò)mi的值可以確定節(jié)點(diǎn)在第i 層 （設(shè)根節(jié)點(diǎn)處在第0層）的祖先節(jié)點(diǎn)。

由包含關(guān)系和等價(jià)關(guān)系的傳遞性，可以得到以下結(jié)論：

定理1 在一棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)SAT 中，對(duì)于任意本體概念c和c′，及包含c的節(jié)點(diǎn)n （記為c∈′n）和包含c′的節(jié)點(diǎn)n′，存在：subof（n，n′） c∝c′（c是c′的子概念）。

證明：已知subof（n，n′），則存在一條由節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的從n′到達(dá)n 的路徑：＜n′，n1，n2，…nk，n＞，且滿足（n′，n1）∈SAT.PCR∧（nk，n）∈SAT.PCR∧ 1≤i≤k：（ni，ni＋1）∈SAT.PCR。

又由定義5 可知：對(duì)于 （n，m）∈SAT.PCR，若cn∈′n且cm∈′m，則cm∝cn。

在＜n′，n1，n2，…nk，n＞中，取ci∈′ni（1≤i≤k），可得：c1∝c∈∧c2∝c1∧…∧ck∝ck－1∧ck∝ck－1∧c∝ck。

由于∝關(guān)系滿足傳遞性，則有c∝c′。

證畢。

因此，通過(guò)比較本體概念所處節(jié)點(diǎn)的位置，就可判定本體概念間的等價(jià)或包含關(guān)系，從而得到匹配度。而位置比較可以通過(guò)比較節(jié)點(diǎn)的位置編碼在線性時(shí)間內(nèi)完成，對(duì)其它環(huán)節(jié)的效率幾乎沒(méi)有影響。同時(shí)，若判定本體概念c是c′的子概念，則c的所有等價(jià)概念及子概念也都是c′的子概念，而不必再一一進(jìn)行判定，因此可有效減少匹配次數(shù)。

1.3 公共本體概念庫(kù)的創(chuàng)建

對(duì)于一個(gè)給定的本體概念集合，可以創(chuàng)建一個(gè)對(duì)應(yīng)的公共本體概念庫(kù)。創(chuàng)建過(guò)程分為3個(gè)部分：

（1）創(chuàng)建一個(gè)初始的概念描述子庫(kù)，為每個(gè)概念創(chuàng)建一條概念記錄，并賦予唯一標(biāo)識(shí)，但所屬節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)集合先置為空 （但元概念可直接確定）。其過(guò)程比較簡(jiǎn)單，本文不贅述。

（2）根據(jù)初始的概念描述子庫(kù)，創(chuàng)建語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)（即一棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)），但位置編碼先置為空，由后述的算法1實(shí)現(xiàn)。

（3）根據(jù)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置編碼，由后述的算法2實(shí)現(xiàn)。

以下的算法描述中用到了幾個(gè)函數(shù)：i2c （id）函數(shù)的作用是根據(jù)概念標(biāo)識(shí)id，返回對(duì)應(yīng)的概念；i2n （id）函數(shù)的作用是根據(jù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)id，返回對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；len （queue）函數(shù)的作用是返回隊(duì)列queue的長(zhǎng)度。

算法1：ESAD （establish semantic association depot）

輸入：An initialized concept description depot CDD。

輸出：A semantic association depot SAD，a complete concept description CDD。

算法1用于創(chuàng)建初始的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)，實(shí)質(zhì)上是將所有的本體概念依次插入到語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)的某個(gè)節(jié)點(diǎn)中。每一個(gè)待插入的本體概念cr.cd 都從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始判斷插入位置，節(jié)點(diǎn)隊(duì)列waitVstNode用于存放待訪問(wèn)的節(jié)點(diǎn)，初始時(shí)只有根節(jié)點(diǎn)。對(duì)于從waitVstNode中彈出的節(jié)點(diǎn)n，cr.cd 一定是n 所包含概念的子概念，因?yàn)樵谒惴?中只把這類節(jié)點(diǎn)放入waitVstNode中，如下文所述。cr.cd 與n 的子節(jié)點(diǎn)m 所包含的概念有4種可能的關(guān)系：

（1）cr.cd 與m 所包含的概念等價(jià)，則把m 放入集合EqC 中，cr.cd 會(huì)被并入這類子節(jié)點(diǎn)。

（2）cr.cd 是m 所包含概念的子概念，則把m 放入集合ConC 中，這類子節(jié)點(diǎn)將被放入waitVstNode中，等待進(jìn)一步向下訪問(wèn)。

（3）m 所包含的概念是cr.cd 的子概念，則把m 放入集合BeConC 中，并且最后將創(chuàng)建一個(gè)包含cr.cd 的新節(jié)點(diǎn)t，插入到n與這類子節(jié)點(diǎn)之間。

（4）兩者沒(méi)有包含或等價(jià)關(guān)系，則不做任何操作。

當(dāng)對(duì)n的所有子節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行完上述判定后，如果EqC、ConC、BeConC 這3個(gè)集合都為空，則需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)t并包含cr.cd，作為n的一個(gè)新的子節(jié)點(diǎn)。

算法2：CLC （cmput location code）

輸入：A semantic association depot SAD，the starting location sn。

輸出：A semantic association depot SAD with new location code。

算法2通過(guò)廣度優(yōu)先的策略遍歷語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)，并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編碼，節(jié)點(diǎn)的位置編碼是數(shù)字隊(duì)列，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置編碼，都是在其父節(jié)點(diǎn)的位置編碼尾部增加該節(jié)點(diǎn)自身的數(shù)字編號(hào)，但根節(jié)點(diǎn)的位置編碼為空隊(duì)列。為了后續(xù)的更新操作的需要，算法2添加了一個(gè)參數(shù)：計(jì)算的起始節(jié)點(diǎn)。因此準(zhǔn)確地說(shuō)，算法2是用于計(jì)算以起始節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的子樹(shù)中，除了根節(jié)點(diǎn)以外的所有節(jié)點(diǎn)的位置編碼。如果要計(jì)算整棵樹(shù)的所有節(jié)點(diǎn)的位置編碼，只需要把起始節(jié)點(diǎn)設(shè)為根節(jié)點(diǎn)即可。

2 公共本體概念庫(kù)的更新

在公共本體概念庫(kù)建立之后，可能會(huì)因?yàn)殚_(kāi)發(fā)的需求、對(duì)事物認(rèn)識(shí)的改變、外界的新發(fā)現(xiàn)等原因，需要修改、添加和刪除某些概念。在這種情況下，就需要相應(yīng)地更新公共本體概念庫(kù)。由于某個(gè)本體概念被修改后，與其它本體概念的包含及等價(jià)關(guān)系可能會(huì)發(fā)生變化，需要重新判定其在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)中的位置，因此對(duì)于本體概念的修改操作，可以通過(guò)將要修改的概念刪除，然后將修改后的概念作為新的概念添加來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此，只需要提供2 種更新操作，即本體概念的添加和刪除。

2.1 本體概念的添加

本體概念的添加操作分為兩個(gè)部分：①在概念描述子庫(kù)中創(chuàng)建一條新的概念記錄；②將新建概念插入語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)中。其中第一部分只是在庫(kù)中新增一條記錄，其過(guò)程比較簡(jiǎn)單。而算法1創(chuàng)建語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)的過(guò)程，實(shí)質(zhì)上就是依次向語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)插入多個(gè)新概念，因此第2部分插入單個(gè)概念的方法可參照算法1進(jìn)行，不再贅述。新概念插入完成后，再使用算法2 更新整棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)節(jié)點(diǎn)的位置編碼。

更新過(guò)程可進(jìn)行以下優(yōu)化：在插入一個(gè)概念時(shí)，如果創(chuàng)建了新節(jié)點(diǎn)，則需要更新語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)節(jié)點(diǎn)的位置編碼，但并不是整棵樹(shù)的所有節(jié)點(diǎn)都需要更新。如圖1（a）所示。當(dāng)插入概念y 時(shí)，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，即圖1 （a）中標(biāo)識(shí)為102 且用虛線框起的節(jié)點(diǎn)。此時(shí)，只有以標(biāo)識(shí)為50 的節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的子樹(shù)，需要更新位置編碼 （但該子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)不用更新）。所以可以直接使用算法2，以標(biāo)識(shí)為50的節(jié)點(diǎn)作為起始節(jié)點(diǎn)，更新計(jì)算位置編碼。因此，插入新概念的算法應(yīng)有一個(gè)返回值：當(dāng)創(chuàng)建了新節(jié)點(diǎn)時(shí)，將新節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)作為返回值返回，作為算法2的計(jì)算起始節(jié)點(diǎn)；否則返回一個(gè)特定的值，說(shuō)明沒(méi)有創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)。

圖1 添加節(jié)點(diǎn)后的兩種情況

在某些時(shí)候，用戶會(huì)向公用本體概念庫(kù)中插入多個(gè)概念。如果每插入一個(gè)概念就更新一次語(yǔ)義關(guān)聯(lián)庫(kù)，可能會(huì)造成某些節(jié)點(diǎn)的重復(fù)更新。如圖1 （b）所示：如果待更新的兩棵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)具有祖孫關(guān)系，則會(huì)造成節(jié)點(diǎn)位置編碼的重復(fù)更新。

2.2 本體概念的刪除

本體概念的刪除方法是：首先在概念描述子庫(kù)中找到對(duì)應(yīng)的概念記錄cr，再由cr.NIDS找到包含此概念的節(jié)點(diǎn)n （可能不止一個(gè)），從n 的等價(jià)概念標(biāo)識(shí)集 （n.ECIDS）中刪除此概念的標(biāo)識(shí)；最后在概念描述子庫(kù)中刪除對(duì)應(yīng)的概念記錄。其過(guò)程比較簡(jiǎn)單，本文不贅述。

需要注意的是：當(dāng)從節(jié)點(diǎn)的等價(jià)概念標(biāo)識(shí)集中刪除概念標(biāo)識(shí)后，可能會(huì)使節(jié)點(diǎn)的等價(jià)概念標(biāo)識(shí)集合為空，此時(shí)該節(jié)點(diǎn)已沒(méi)有存在的必要，應(yīng)予以刪除。如圖2所示。

圖2 刪除節(jié)點(diǎn)

圖2中刪除概念x 后，62 號(hào)節(jié)點(diǎn)已無(wú)存在的必要，因此可以刪除。刪除后，它的所有子節(jié)點(diǎn)作為61號(hào)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)。但以61號(hào)節(jié)點(diǎn)作為根節(jié)點(diǎn)的子樹(shù)需要重新計(jì)算位置編碼。因此，刪除概念時(shí)若發(fā)生了節(jié)點(diǎn)刪除，應(yīng)使用算法2來(lái)更新語(yǔ)義關(guān)聯(lián)樹(shù)節(jié)點(diǎn)的位置編碼。同樣，當(dāng)一次有多個(gè)節(jié)點(diǎn)被刪除時(shí)，也應(yīng)注意避免節(jié)點(diǎn)位置編碼的重復(fù)更新。

3 本體概念的交互式注冊(cè)

在SOA 中，包含服務(wù)請(qǐng)求者、服務(wù)提供者和服務(wù)注冊(cè)中心3種角色。服務(wù)提供者將服務(wù)發(fā)布到服務(wù)注冊(cè)中心，服務(wù)請(qǐng)求者從中發(fā)現(xiàn)所需服務(wù)，并根據(jù)相應(yīng)的信息與服務(wù)提供者進(jìn)行綁定，從而使用其所提供的服務(wù)［9］。公共本體概念庫(kù)設(shè)置在服務(wù)注冊(cè)中心，與服務(wù)注冊(cè)中心的其它組件互不影響。當(dāng)服務(wù)提供者發(fā)布服務(wù)時(shí)，應(yīng)同時(shí)將本體概念注冊(cè)到公共本體概念庫(kù)中 （即本體概念的添加操作）。

在傳統(tǒng)的服務(wù)發(fā)布模式中，一個(gè)服務(wù)獨(dú)占一組本體概念。因此當(dāng)多個(gè)服務(wù)的輸入輸出出現(xiàn)重合時(shí)，會(huì)造成數(shù)據(jù)冗余。同時(shí)由于同一概念可能有多種不同的表達(dá)形式，不同的本體概念也可能是等價(jià)的。由于服務(wù)發(fā)布并不是提供具體的數(shù)據(jù)或資源，而只是公開(kāi)服務(wù)的描述，因此將多個(gè)相同或等價(jià)的本體概念合并，不會(huì)影響服務(wù)發(fā)布的準(zhǔn)確性。但由于服務(wù)開(kāi)發(fā)者的觀念差異等原因，等價(jià)的本體概念未必可以互相取代。因此在公共本體概念庫(kù)的基礎(chǔ)上，將本體概念的注冊(cè)方法改進(jìn)為交互式，如圖3所示。

圖3 本體概念的交互式注冊(cè)

交互的過(guò)程如下：

（1）將待添加的本體概念傳遞給語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)。

（2）如果添加過(guò)程中找到了等價(jià)的本體概念，則返回給服務(wù)提供者，否則完成添加操作 （包括語(yǔ)義關(guān)聯(lián)子庫(kù)和語(yǔ)義描述子庫(kù)）。

（3）如果服務(wù)提供者從等價(jià)概念集合中發(fā)現(xiàn)了合適的等價(jià)概念，則可用該等價(jià)概念來(lái)取代原本的概念，從而避免添加多余的概念；如果服務(wù)提供者認(rèn)為已存在的等價(jià)概念不能代替原本的概念，也可令系統(tǒng)依然將原本的概念添加到公共本體概念庫(kù)中。

與傳統(tǒng)的服務(wù)發(fā)布模式相比，本體概念的交互式注冊(cè)不僅可以減少數(shù)據(jù)的冗余，而且可以讓服務(wù)發(fā)布者根據(jù)已存在的相似描述，來(lái)改進(jìn)本體概念的設(shè)計(jì)。

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

公共本體概念庫(kù)的主要作用是提高語(yǔ)義匹配的效率，因此可以改進(jìn)任何語(yǔ)義匹配占大比重的技術(shù)環(huán)節(jié)的效率。模擬實(shí)驗(yàn)以服務(wù)匹配作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，它是典型的完全基于語(yǔ)義匹配的環(huán)節(jié)，其定義如下［2］：

定義7 服務(wù)匹配：服務(wù)請(qǐng)求SR＝ （Ir，Or），服務(wù)S＝ （I，O），Ir、Or、I、O 都是本體概念集合，t為匹配度閾值。對(duì)于SR 和S，若 i∈I：-i′∈Ir：Mat（i′，i）≥t，且 o′∈Or：-o∈O：Mat（o，o′）≥t，則稱服務(wù)S匹配服務(wù)請(qǐng)求SR，記為SSR。

模擬實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在CPU 主頻2.2G、內(nèi)存2G 的計(jì)算機(jī)上，以C語(yǔ)言作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。以Ka、People、Wine這3個(gè)規(guī)模不同的本體概念集［10－12］作為候選服務(wù)參數(shù)集，共包含316個(gè)概念，推理機(jī)使用Pellet。服務(wù)與服務(wù)請(qǐng)求從概念集中隨機(jī)選取概念生成，每個(gè)服務(wù)或服務(wù)請(qǐng)求的輸入和輸出參數(shù)都是2～15個(gè)。

模擬實(shí)驗(yàn)分為5 組，針對(duì)5 個(gè)不同規(guī)模 （分別包含100、500、1000、1500、2000個(gè)服務(wù)）的服務(wù)庫(kù)，以檢驗(yàn)服務(wù)庫(kù)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)效率的影響。每組實(shí)驗(yàn)都隨機(jī)生成100個(gè)服務(wù)匹配請(qǐng)求，分別用直接使用推理機(jī) （Method＿A）的方法與基于公共本體概念庫(kù) （Method＿B）的方法進(jìn)行測(cè)試，從匹配效率與匹配性能2個(gè)方法進(jìn)行測(cè)試與比較。

4.1 匹配效率的測(cè)試與比較

在進(jìn)行服務(wù)匹配之前，需要先進(jìn)行服務(wù)發(fā)布。Method＿A 只需要消耗加載本體的時(shí)間，約耗時(shí)5165ms；而Method＿B還需要消耗建庫(kù)的時(shí)間，約耗時(shí)40853 ms。由于服務(wù)發(fā)布過(guò)程是在用戶提交匹配請(qǐng)求之前進(jìn)行的，因此建庫(kù)過(guò)程不會(huì)對(duì)請(qǐng)求響應(yīng)速度產(chǎn)生影響，也不會(huì)降低用戶體驗(yàn)。5組實(shí)驗(yàn)的平均請(qǐng)求響應(yīng)速度如圖4所示。

圖4 服務(wù)匹配效率比較

可以看到，基于公共本體概念庫(kù)的方法大幅提高了請(qǐng)求響應(yīng)的速度，并且隨著服務(wù)庫(kù)規(guī)模的擴(kuò)大，請(qǐng)求響應(yīng)速度也沒(méi)有急劇下降，優(yōu)勢(shì)明顯。其原因在于，通過(guò)對(duì)本體概念的分層組織保存了概念之間的匹配度信息，因此在響應(yīng)用戶請(qǐng)求時(shí)無(wú)需進(jìn)行概念匹配，從而能在線性時(shí)間內(nèi)完成響應(yīng)。同時(shí)，還有效避免了對(duì)概念的重復(fù)匹配。雖然建立公共本體概念庫(kù)會(huì)導(dǎo)致服務(wù)發(fā)布時(shí)間大幅增加，但這代價(jià)顯然是十分值得的。

4.2 匹配性能的測(cè)試與比較

由于服務(wù)匹配的過(guò)程類似于信息檢索，因此采用信息檢索領(lǐng)域的兩個(gè)重要性能指標(biāo)：召回率 （recall）和準(zhǔn)確率（precision）來(lái)進(jìn)行測(cè)試與比較。兩者的定義如下［13］：

定義8 召回率：服務(wù)匹配返回的結(jié)果中，正確匹配的服務(wù)數(shù)量與服務(wù)庫(kù)中滿足匹配請(qǐng)求的服務(wù)數(shù)量的比值。

定義9 準(zhǔn)確率：服務(wù)匹配返回的結(jié)果中，正確匹配的服務(wù)數(shù)量所占的比值。

在5組實(shí)驗(yàn)中，取100次匹配結(jié)果的平均值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 服務(wù)匹配性能 （召回率）比較

圖6 服務(wù)匹配性能 （準(zhǔn)確率）比較

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，兩種方法在匹配性能上幾乎沒(méi)有差別，這是因?yàn)閮煞N方法采用了相同的匹配規(guī)則。由該結(jié)果可表明，基于公共本體概念庫(kù)的語(yǔ)義匹配方法，不會(huì)對(duì)語(yǔ)義匹配的性能產(chǎn)生影響。

5 結(jié)束語(yǔ)

語(yǔ)義匹配是SOC＆SOA 的基礎(chǔ)技術(shù)之一，在服務(wù)發(fā)現(xiàn)、匹配、組合及驗(yàn)證等多個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)涉及，并增大了技術(shù)實(shí)現(xiàn)的難度。本文的研究工作從分離語(yǔ)義匹配的角度展開(kāi)，通過(guò)對(duì)語(yǔ)義匹配關(guān)系的研究，提出建立公共本體概念庫(kù)，保存本體概念及匹配度信息，從而實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義匹配的分離。這種方法不會(huì)因?yàn)轭櫦芭c其它環(huán)節(jié)的融合，而影響語(yǔ)義表達(dá)和匹配的準(zhǔn)確性，同時(shí)也不會(huì)因?yàn)檎Z(yǔ)義匹配的時(shí)間消耗而影響其它環(huán)節(jié)的效率。

進(jìn)一步的研究工作包括：①研究本體概念之間的可替換性；②通過(guò)理論分析與實(shí)驗(yàn)兩種手段，找尋合適的本體概念推理機(jī)完成建庫(kù)過(guò)程；③研究基于其它理論基礎(chǔ) （如信息論、語(yǔ)義距離）的語(yǔ)義匹配技術(shù)的分離方法。

［1］Ishikawa F，Katafuchi S，Wagner F，et al.Bridging the gap between semantic Web service composition and common implementation architectures［C］／／Proc of the International Conference on Services Computing，2011：152－159.

［2］Martino BD.Semantic Web Services discovery based on structural ontology matching ［J］.International Journal of Web and Grid Services，2009，5 （1）：46－65.

［3］Klusch M，Kaufer F.WSMO－MX：A hybrid semantic Web service matchmaker［J］.Web Intelligence and Agent Systems，2009，7 （1）：23－42.

［4］Pukkasenung P，Sophatsathit P，Lursinsap C.An efficient semantic Web service discovery using hybrid matching ［C］／／Proc of the International Conference on Knowledge and Smart Technologies，2010：49－53.

［5］Mye Sohn，Young Min Kwon，Hyun Jung Lee.Context－based hybrid semantic matching framework for e－mentoring system［C］／／Proc of the International Conference on Network－Based Information Systems，2012：691－696.

［6］YANG Yanping.Research on key technologies of automatic Web services composition ［D］.Changsha：National University of Defense Technology，2007：30－42 （in Chinese）.［楊艷萍.自動(dòng)服務(wù)組合關(guān)鍵技術(shù)研究 ［D］.長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2007：30－42.］

［7］Xie Lingli，Chen Fuzan，Kou Jisong.Ontology－based semantic Web services clustering ［C］／／Proc of the International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management，2011：2075－2079.

［8］CHEN Ke，WANG Jiayao，XIE Mingxia，et al.Research on geo spatial Web services classification based on manifold learning［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2013，38 （8）：324－328 （in Chinese）. ［陳科，王家耀，謝明霞，等.利用流形學(xué)習(xí)進(jìn)行空間信息服務(wù)分類 ［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版，2013，38 （8）：324－328.］

［9］Papazoglou MP.Web service：Principles and technology ［M］.London：Prentice Hall，2008.

［10］Stanford Center for Biomedical Informatics Research.OWL concepts file ［EB／OL］. ［2012－11－16］.http：／／protege.cim3.net／file／pub／ontologies／.

［11］Sean Bechhofer.OWL concepts file ［EB／OL］. ［2012－11－16］.http：／／owl.man.ac.uk／2006／07／sssw.

［12］W3C.OWL concepts file ［EB／OL］ .［2012－11－16］.http：／／www.w3.org／TR／owl－guide／.

［13］JIN Yan，WANG Zhihua.Research on semantic Web retrieval model based on reasoning and key technologies ［J］.Computer Engineering and Design，2013，34 （7）：2585－2589 （in Chinese）.［金燕，王志華.基于推理的語(yǔ)義網(wǎng)檢索模型及關(guān)鍵技術(shù)研究［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2013，34 （7）：2585－2589.］