[发明专利]基于关联数据的Web服务语义标注方法

说明书

技术领域

本发明涉及web服务技术领域，具体来说，涉及基于关联数据的Web服务语义标注。

背景技术

通过传统的关键字匹配技术得到的服务发现结果，不能够准确地满足给定的服务请求，同时，只具有语法信息的Web服务不足以实现自动的Web服务组合。然而，当前互联网上绝大部分的Web服务都缺乏充足的语义信息，这导致在服务发现的过程中不能够提供用户需求相关的所有Web服务，并且为自动的服务组合产生了困难。因此，为了给Web服务添加缺失的成分，语义标注是非常有必要的。

语义Web服务的提出就是为了通过语义标注为服务的发现、组合与执行提供更好的支持。结合Web服务和语义网技术，语义Web服务的特征被一系列的概念模型所体现，例如OWL-S,Web服务模型语言（WSML），Web服务模型本体（WSMO），Web服务描述语言语义（WSDL-S）和为Web服务描述语言的语义标注（SAWSDL）。这些Web服务的语义描述已经向W3C提出，但是，因为不同的表示语言和概念上的差异，使得它们本质上是不相容的。从而，语义Web服务的应用受到了影响，其效果也仅被训练的专家实现。

特别地，METEOR-S语义标注框架提出了一种通过本体，为Web服务进行半自动地语义标注方法，它还利用领域本体对将Web服务分类到不同的领域中。除此之外，ASSAM工具通过应用机器学习技术将Web服务进行分类，之后通过使用字符串相似性度量将一些服务描述映射到本体上。也有分析WSDL与OWL-S之间的相似点和不同点，通过一些特殊转换规则，将Web服务标注成为OWL-S格式的服务。还有在领域专家以及WordNet的帮助下，对Web服务进行分类和标注，从而构建语义Web服务网络。

以上技术虽然对Web服务的标注提出了不同的解决方案，但是存在如下的问题：

(1)大部分方法需要通过分类法对服务进行分类，才能使用领域本体进行服务标注。而进行分类的过程就是耗时繁琐的。

(2)不够自动，或者说它们过于复杂而不能用到实际的Web服务标注中，对自动的服务发现过程带来极少的好处。

(3)一些方法需要对不同的服务使用不同的本体，否则标注结果就不合理和准确。而不同的领域本体需要不同的领域专家创建，这个过程带来的额外的工作。

对于我们互联网上开放的世界来说，以上方法是有所限制。当前，源于语义网的研究工作，关联数据（Linked Data）成为了互联网上发布并连接结构化数据的最佳实现，引起了一个覆盖广泛领域的，包含了数亿条的RDF三元组的全球数据空间——数据的万维网（Web of Data）的产生。作为数据万维网的核心关联数据集，DBpedia知识库正发挥着越来越重要的作用，并且DBpedia本体是一致的，并有着层级结构。因此，这个丰富的关联数据集包含了大量的相互连接的数据，跨领域的本体，以及基于DBpedia的广泛应用，为Web服务标注带了丰富的语义。目前还没有工作将关联数据与Web服务标注相结合。

发明内容

本发明旨在克服现有技术的不足，提供一个Web服务语义标注的方法，从而实现具有充分语义信息的Web服务，建立关联数据集与Web服务之间的关系桥梁，为更为自动的Web服务发现和组合奠定了基础。另一方面，本发明将提供了一种对应于本标注方法的评价框架，对网上大量的Web服务的标注结果做出评价，分析标注方法的可行性和有效性。为此，本发明采取的技术方案是，基于关联数据的Web服务语义标注方法，包括如下步骤：

(1)建立基于DBpedia关联数据的Web服务标注模型；

(2)实现基于DBpedia关联数据的Web服务语义标注，包含以下步骤：

2-1对Web服务进行解析，主要包括以下两个任务：

·验证合法的对于用户有意义的WSDL文档；

·对于每个Web服务，解析获得上述标注模型中描述的三个语义层面的元素；

2-2对Web服务参数层进行参数精化：对于解析得到的输入参数和输出参数集，将带有结构的复杂参数类型分解为简单参数；

2-3对Web服务参数层进行参数清洗；

2-4利用DBpedia Spotlight应用，将Web服务的每个清洗后的参数关联到一个合适的DBpedia实例数据上；

2-5将Web服务的参数对应到DBpedia的本体概念上。

参数清洗过程包括以下步骤：