[发明专利]一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法

说明书

本发明提供了一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法，涉及面向服务的协同领域，将云服务请求者所请求服务的类别与具体云服务的类别进行匹配，判断该云服务是否使云服务请求中包含的所有谓词逻辑为真，若为真，则通过该数值属性筛选，通过计算输入/输出本体集合相似度和综合相似度后，采用松弛匹配策略对云服务进行筛选。本发明由于将本体技术应用于云协同中，提出了基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法，与传统的基于UDDI的服务发现机制相比，充分利用了云服务功能描述的语义信息，可以更准确地发现用户所需要的云服务。

技术领域

本发明涉及面向服务的协同领域，尤其是一种筛选方法。

背景技术

云服务发现是云协同的核心功能之一，而云服务的功能性属性筛选是云服务发现的重要技术。云服务功能性属性筛选是指根据服务请求者的云服务请求，在云服务资源池中选择能够满足其功能性属性要求的所有云服务，构成云服务候选集合，以便在非功能性属性优选阶段进行服务优选。

传统云服务利用标准的可扩展标记语言(Extendible Markup Language,XML)来对服务及其操作进行描述。UDDI是在网络服务中最常用的服务发现方法。UDDI架构的核心是一个服务注册中心，其功能是作为服务的目录。云服务在注册中心中以不同的角度被描述，如同电话目录中的白页、黄页和绿页。除此之外，它还用tModels来以用户定义的分类法则对云服务进行分类。这类服务发现方法大多利用语法匹配的方法进行，即利用关键词或表格匹配的方法从资源池中根据服务描述搜索服务。然而由于UDDI基于关键词的搜索具有以下缺点：

(1)UDDI是基于XML的，不能提供服务的语义信息；

(2)它不能精确地描述搜索目标；

(3)它不能对云服务和搜索目标的匹配程度进行量化；

(4)服务请求中的关键词可以在语义上与云服务的描述相似但语法上不同，或语法上相同但语义上不同，因而这种语法匹配方法常常导致较低的全查率和查准率。

因此，通过服务的关键词(主要包括服务ID、服务名称及其描述等)进行精确匹配的基于UDDI的云服务发现方法在实际应用中搜索精度较低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，克服基于UDDI服务匹配的缺点，本发明提供一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1：将云服务请求者所请求服务的类别RS_Category与具体云服务的类别AS_Category根据ServiceCategory进行匹配，在对云服务类别进行匹配时，抽象云服务和具体云服务的匹配包括四种情况：

a.AS_Category＝RS_Category，两者类别完全相同，称为等价；

b.具体云服务是请求云服务的子节点，称为被包含或包含于；

c.具体云服务是请求云服务的父节点，称为包含；

d.其它，AS_Category和RS_Category相互分离；

若满足如上a或b，则匹配成功，完成云服务类别属性筛选，进入步骤2；

其中ServiceCategory是指树状层次的服务资源类型本体，是云协同中心对整个系统中所有物理资源进行层层分类得到。