[发明专利]一种面向目标的RESTfulWeb服务发现方法

摘要

本发明公开了一种面向目标的RESTful Web服务发现方法，首先收集RESTful Web服务的信息（特别是功能性的文本描述），并获得Web服务集的领域划分；然后从每个领域的Web服务集中进行领域知识库构建，包括Web服务‑服务目标关联矩阵、服务目标簇集等；最后基于构建的领域知识库，为给定的用户查询推荐语义相似的服务目标，然后将用户选择的服务目标集与Web服务的服务目标集进行匹配，得到候选Web服务集。本发明能够准确地发现满足用户需求目标的RESTful Web服务，具有很好的实用性；通过为用户的初始查询推荐语义相似的服务目标，可以帮助用户制定能够体现其需求的高质量查询。

主权项

一种面向目标的RESTful Web服务发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集RESTful Web服务的信息，包括Web服务名称、所属领域和功能性的文本描述，得到Web服务集；步骤2：对Web服务集进行预处理；步骤3：针对预处理后的Web服务集，判断Web服务是否包含所属领域的信息；若是，则执行下述步骤4；若否，则执行下述步骤5；步骤4：判断领域划分是否存在重叠；若是，则执行下述步骤5；若否，则执行下述步骤6；步骤5：使用Web服务分类方法对Web服务集进行领域划分；步骤6：针对每个领域的Web服务集进行领域知识库的构建，包括：领域词汇排序表、领域动词集、领域核心名词集、Web服务‑服务目标关联矩阵和服务目标簇集；步骤7：对给定的用户查询q进行Web服务发现；具体实现包括以下子步骤：步骤7.1：对给定的用户查询q进行预处理，包括分词、词形还原、去停用词和词频统计；步骤7.2：计算q与每个领域之间的匹配度，得到与q匹配度最高的领域，记为md；步骤7.3：计算q与md中每个服务目标簇之间的语义相似度，得到与q语义相似的服务目标簇集，记为mC；所述计算q与md中每个服务目标簇之间的语义相似度，具体方法如下：首先，将md中每个服务目标簇Ci包含的词划分为3个子集，即Vmd(Ci)=∪sgk∈CiVmd(sgk),CNmd(Ci)=∪sgk∈CiCNmd(sgk),]]>Othmd(Ci)=∪sgk∈CiOthmd(sgk),]]>其中，Vmd(Ci)、CNmd(Ci)和Othmd(Ci)分别代表Ci包含的动词集、领域核心名词集和除动词与领域核心名词外的其他词集；Vmd(sgk)、CNmd(sgk)和Othmd(sgk)分别代表服务目标sgk包含的动词集、领域核心名词集和除动词与领域核心名词外的其他词集；然后，分别获取Vmd(Ci)、CNmd(Ci)和Othmd(Ci)中与q中任意词语义相似的词汇子集；Vmd(Ci)中与q中任意词语义相似的词汇子集，定义如下：其中，W(q)代表q包含的词集；θv为相似度阈值；wsim(wi,wj)代表两个词wi和wj之间的语义相似度；CNmd(Ci)中与q中任意词语义相似的词汇子集，定义如下：其中，W(q)代表q包含的词集；θcn为相似度阈值；wsim(wi,wj)代表两个词wi和wj之间的语义相似度；Othmd(Ci)中与q中任意词语义相似的词汇子集，定义如下：其中，W(q)代表q包含的词集；θoth为相似度阈值；wsim(wi,wj)代表两个词wi和wj之间的语义相似度；最后，计算q与Ci之间的语义相似度：其中，Vmd(Ci)、CNmd(Ci)和Othmd(Ci)分别代表Ci包含的动词集、领域核心名词集和除动词与领域核心名词外的其他词集；和分别代表Vmd(Ci)、CNmd(Ci)和Othmd(Ci)中与q中任意词语义相似的词汇子集；N(wk,Ci)代表词wk在Ci中的频次；λ1、λ2和λ3为权重因子；步骤7.4：计算mC中每个服务目标与q之间的语义相似度，并按照语义相似度对mC中所有服务目标降序排列，得到q的服务目标推荐列表，从中用户选择能够体现其需求的服务目标，记为SGq，作为新的查询；步骤7.5：将SGq与md中每个Web服务的服务目标集进行匹配，得到满足用户需求的候选Web服务集。