CN103235801A - 基于用户需求的语义Web服务组合方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户需求的语义Web服务组合方法及系统，该方法包括：1）基于语义推理获取用户需求；2）细化所述用户需求；3）根据事实库和规则库自动推理得到服务间逻辑拓扑图；4）根据所述服务间逻辑拓扑图，通过JESS推理机对事实库和规则库进行推理，得出与用户需求功能吻合的WEB服务拓扑图，并通过该拓扑图进行具体的服务实例的选取，生成满足用户需求的服务组合方案。本发明根据语义Web服务中服务属性语义存在着内在关联的现象进行了分析，并基于此点设计了相关基于属性关联的服务选择方法，使得Web服务组合方案在有效性，正确性方面有了更好的保证。

Description

基于用户需求的语义Web服务组合方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域

背景技术

Web服务的技术是多种技术的一种融合。如分布式计算、网格计算 (Grid Computing)和XML(Extensible Markup Language)等技术，结合了不同技术各自的优点，采用WSDL(Webservices Description Language)、UDDI(Universal Description，Discovery And Integration)和Soap等基于XML的标准和协议，从而具有高度的互操作性、跨平台性和松散耦合等特点，使其成为一种Internet上跨平台，跨系统，跨应用进行数据和应用集成的有效机制。越来越多的网络功能和应用程序通过Web服务的方式提供。Web服务已经成为在Internet上提供服务的有效解决方案。随后出现的基于Web服务技术的SOA(ServiceOriented Architecture)技术和SOC(Service Oriented Computing)技术，为分布式应用的复用性、灵活性和可扩展性提供了技术路线上的一种理论支持。对于Web服务的描述一般是采用XML 来进行，XML 的最大特点就是能自定义标签，而这些标签的确切含义确有可能因为不同人的不同理解而带来二义性，要真正实现网络范围内的对不同的提供者提供的Web服务认识上的统一，单凭XML显然还是不够。因此才有语义网的相关知识的融入。再其次则是用户层面的问题。其一是用户的需求不确定性，很多情况下，用户的需求是无法事先预知，或者用一种模板先固定下来。对不确定的需求在Web服务上表现出来的就是一个任务请求提出后。可能没办法去要求有一种固定的服务搜寻，服务组合来满足这个服务请求，这种时候就强调服务的即时搜索，即时组合。 强调的是一种时效性。其二就是用户的多样性所带来的服务上的个性化需求，哪怕是同一类服务，也会因为具体使用者的不同而带来的具体要求的不同，比如住旅店。有的人喜欢便宜的，有的人则强调地理位置好的，而有的则强调旅店的软硬件的水准，等等。针对不同用户提供适合他们不同需求的服务正是当前Web服务领域研究的热点之一。这几点概括起来可以用几个短语来归纳：服务数量多，统一理解困难，要求的速度快，需求经常变。从这里可以看出，一个实用的应用集成系统，光考虑IT架构层面的实现是远远不够的。必须给那些非专业的，但确是系统的真正使用者提供一个参与进来的渠道。从而确保服务组合的可用性。

结合实际应用中存在的问题。考虑构建一种智能化的服务组合系统的，探讨一种能自动获取服务请求者的需求的机制，并以服务请求者的需求为目标实现服务的自动组合和执行，使其最终能向用户提供一个满足用户需求的服务组合方案具有很强的理论意义及实践意义。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于用户需求的语义Web服务组合方法及系统，该方法能够依据人机交互提供的信息准确的获取用户需求，并根据Web服务中的语义信息做到所选择服务的准确性。

实现本发明方法采用的技术方案是：基于用户需求的语义Web服务组合方法，包括：

1）基于语义推理获取用户需求；

2）细化所述用户需求；

3）根据事实库和规则库自动推理得到服务间逻辑拓扑图；

4）根据所述服务间逻辑拓扑图，通过JESS推理机对事实库和规则库进行推理，得出与用户需求功能吻合的WEB服务拓扑图，并通过该拓扑图进行具体的服务实例的选取，生成满足用户需求的服务组合方案。

本发明首先通过人机交互，初步获取用户需求。由于通过人机交互还不能完全确定用户需求，因此根据系统里的事实库、规则库的推理，通过对领域服务本体进行语义推理得出用户的隐含需求并得出具体的推荐内容。然后，根据用户选择的需求，将这些需求所对应的单个服务组织成一个合理的服务链。最后，通过JESS推理机对事实库和规则库进行推理，得出与用户需求功能吻合的WEB服务拓扑图，并通过该拓扑图进行具体的服务实例的选取，生成满足用户需求的服务组合方案。

本发明根据语义Web服务中服务属性语义存在着内在关联，进行相关基于属性关联的服务选择方法，使得Web服务组合方案在有效性、正确性方面有了更好的保证。本发明能自动获取服务请求者的需求的机制，并以服务请求者的需求为目标实现服务的自动组合和执行，使其最终能向用户提供一个满足用户需求的服务组合方案，具有很强的理论意义及实践意义。

附图说明

图1为本发明基于用户需求的语义Web服务组合方法的流程图；

图2为本发明基于用户需求的语义Web服务组合方法系统的结构框图；

图3为服务领域本体实例图；

图4为需求获取示意图；

图5为需求获取方法流程图；

图6为事实规则推理模型；

图7为需求的进一步获取的流程图；

图8为服务需求拓扑图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1和图2所示，基于用户需求的语义Web服务组合系统如何实现推荐方法的，具体步骤如下：

步骤S100、基于语义推理获取用户需求，包括：

首先，定义领域本体元模型，用OWL本体描述语言来构建领域本体，建立的原则是根据领域的不同，对服务概念进行划分，划分出来的服务概念，按其领域内的概念层次进行进一步的细分，不同的领域对应不同的概念层次体系，各个不同的领域相对独立，如图3所示。

根据语义Web 服务的功能将服务的实例分别通过标记和模型中对应的概念联系起来。形成不同分类的Web服务的实例集合，每一个实例集合都按照其功能的语义同领域服务本体的服务概念相联系。每个Web服务在对自己的服务描述的时候也应该相应加上对应的本体概念信息，这将有助于根据描述文件里的相关信息查找对应的服务实例。

用户需求获取模块100采用对本体的访问这一方法来获得，在本体上通过利用Jena来进行推理，获得相关的服务概念和属性，用户首先对要获取的服务的领域进行选择，在列出的服务集合中再进一步细化获取更为准确的服务。

在前述的领域服务本体中，如果用户选取的服务不是末端节点上的服务，则由Jena负责列出属于该服务的所有子服务，用户对列出的结果进一步选择。直到最后选择和服务实例相连的服务概念，从而完成服务的请求。除了服务概念的选取，在服务选择过程中，一旦某个服务概念被确认，该服务的属性也将提供出来供用户选择，通过对属性值范围的选取，则可以很准确的表达服务请求者的需求内容。

如果在这个选择过程中，服务概念对应本体模型中的末端节点，则该服务认为被选定，如果是非末端节点，则还需要通过对一些影响属性的判断来决定是否选择该服务。用户需求的获取如图4所示。

算法输出: 服务使用者的需求;

需求获取的具体流程如图5所示，具体包括：

1.1）利用Jena输出领域服务本体的中的各类领域概念，对选定的基类领域概念进一步输出推理出的下属的子类服务概念；

1.2）用户选择所需的领域概念；

1.3）判断选取的服务概念在领域服务本体结构中的位置是否处于整个概念层次节点的末端节点，如果是末端节点，则询问该节点对应的服务概念用户是否选择，若选择，跳转到步骤1.6），否则跳转到步骤1.8）；如果不是末端节点，则跳转到步骤1.4）；

1.4）将用户选择的服务概念传递给Jena，Jena将属于该概念下层的子概念输出到用户界面供用户做进一步的选择；

1.5）用户如果从界面提供的概念中选择了某一个服务概念，转到步骤1.3）；如果用户没有进一步选择，则系统询问用户是否需要当前概念，如果需要，则跳转到步骤1.6），否则由Jena输出该概念上层节点的上层节点，然后执行步骤1.4）；

1.6）将该节点概念传递给Jena，由Jena输出该概念的所有属性；

1.7）需求获取界面给出属性值的值域范围，用户来进行设置确定，完成后将所有的结果输出；

1.8）用户确认选择过程是否结束，如果是，则结束；否则输出最顶层的节点概念，并执行算法步骤1.3）；

1.9）结束。

步骤S200、细化所述用户需求，即进一步获取用户的需求

实际应用中，往往未给出进一步的选择信息，这就需要用到知识推理来推理出可供用户合理选择的服务概念。这种知识的推理，主要是通过服务概念的属性来进行，通过对属性值上的约束判定来达到对服务概念的选取与否的目的，因此在建立服务本体时提出，除了对服务概念进行一个统一的划分和定义以外，还同时要对服务概念的属性给出相应的定义。属性值得约束则是通过在对属性值制定的一些规则来体现，知识推理也是基于对相应规则的推理来做到的。

逻辑结构如图6所示。在规则库中对相关属性约束进行预先定义，事实库则是根据事实情况做及时更新，推理机根据规则库和事实库里的合并规则对候选的服务概念是否满足选取条件做出判断。从而决定是否对该服务向用户推荐选择。

服务使用者需求确认方法流程如图7所示，该方法对于没有给出明显选择信息的服务概念，采用了规则推理和随机选择相结合的方法来做到服务的推荐。具体步骤为：.

2.1）将用户需求选项中的某一项取出来。

2.2）将该项传递给Jena，由Jena通过推理判断该项对应的服务概念在整个概念层次中是否属于末端节点。

2.3）如果推理结果出是末端节点，就将该项从原有的用户需求选项中删除。然后执行算法的步骤9）。

2.4）如果不是末端节点，则通过推理机将其概念下的所有子概念输出;

2.5）将上个步骤中的子概念取出一项，应用知识推理的手段进行推理，将结果输出。

2.6）如果推理结果为真，则将同这个概念相对应的需求选项输入到一个新的集合中。

2.7）对子概念集合进行空值判断，如为空则执行8），不为空则执行5)。

2.8)判断这一新需求选项集合是否为空，如果为空，则从用户需求选项中删除该项，并跳转到9)，如果新需求选项集合不为空则应用随机选取算法在新集合中选择其中的某一项，然后执行算法步骤中的2);

2.9)对用户需求选项集合进行空值判断，如果判断结果为空则算法结束，如果不为空，则执行算法的步骤1)

2.10)结束。

步骤S300、根据事先人为输入的事实库和规则库自动推理得到服务间逻辑拓扑图。

服务需求获取的目的是为了能为用户提供满足客户要求的服务组合，获得的服务需求可以对服务组合拓扑结构。组合服务的拓扑结构具体为：

在基于接口匹配的服务组合方法中，利用领域本体中含有的语义信息，找出当前服务请求中后继服务，然后再找出该后继服务的后继服务，最终找到满足服务请求的服务组合方案。这个过程中形成的服务组合顺序即为服务组合的拓扑结构。

Rule1: dpreorder(?x,a),dpreorder(?y,a),notequal(?x,?y)→parallel(?x,?y);

Rule2: dpreorder(a,?x),dpreorder(a,?y), notequal (?x,?y)→parallel(?x,?y);

Rule3: dpreorder(?x,?y),dpreorder(?y,?z), notequal(?x,?z)→preorder(?x,?y);

Rule4: preorder(?x,?y),preorder(?y,?z),notequal(?x,?z)→preorder(?x,?z);

Rule5: parallel(?x,?y),parallel(?y,?z),notequal(?x,?z), depreorder→parallel(?x,?z);

Rule6:preorder(?x1,a),preorder(?x1,b), preorder(?x2,b),equal(?x1,?x2), preorder(a,?y1), preorder(b,?y1), preorder(a,?y2),equal(?y1,?y2), preorder(?z,a),parallel(?z,b), preorder(a,?w),parallel(?w,b)→parallel(a,b);

Rule7: preorder(a,b), preorder(?x,b),equal(?x,a)→dpreorder(a,b);

Rule8: parallel(a,b)→parallel(b,a);

这些规则在实际生活中的例子很常见。如：在出行的时候，首先会去预订机票或者车票，之后再根据票的预订情况来预订旅店，在这个过程我们可以抽象出两个服务出来，一个是 “订票”一个是“预订住宿”，其中订票服务是预定住宿服务的前序服务，如果再加上一个预定餐饮服务的话，则预定餐饮是预定住宿的后序服务，预定住宿时预定餐饮的前序服务。根据这些日常经验，我们可以在事实库中加入如下事实：

事实1:dpreorder(“订票”，”预定住宿”，);

事实2: dpreorder (“预定住宿”，”预定餐饮”);

根据上面提到的规则定义3，可以得出以下结论：

“订票”是“预定餐饮”的前序服务。即： Pre(“订票”, “预订餐饮”);

推理系统采用的是由Jess推理机来执行，Jess是一个基于Java语言的CLISP推理机。而CLISP是基于产生式的前向推理引擎，可以作为其他很多推理的基础，许多位于上层的推理任务，都要映射到这个推理引擎上来运行。但有个前提是要求系统能提供该领域对应的事实规则，因此从原则上讲Jess可以处理许多不同领域的推理任务。

先将用户的选择顺序进行记录作为参考，然后根据形成的这一原始的拓扑结构，再利用系统中定义好的规则库和事实库进行推理，生成新的拓扑结构。推理生成的拓扑结构不一定能满足用户的需球，因此存在一个二次甚至多次的再调整问题。调整的依据是根据用户的反馈来进行.

将用户的需求按事实规则中的关系转化成一种单向的联通图，如图8所示。用UDTG=<arc,node>二元组来表示，arc参数用来表示弧，node表示节点，节点对应的是服务概念，弧表示的节点概念间存在的一种概念上的关联性，一个前点前面的弧代表了该节点概念所需要的前驱服务，而后面的出弧代表的则是后继服务。

服务概念间存在着语义层面的关联性，这种关联性不仅仅是通过input，output的匹配来体现，在前面所列的领域本体图中我们可以看出。服务概念节点的属性能体现出这种基于属性的语义关联。这种语义关联又可以分为两类：

①同属性的语义关联：这种同属性指的是不同的服务概念间，具有名称和含义相同的属性时，则这两种服务概念间所存在的一种语义关联。如：预定宾馆具有地理位置属性，而预定餐饮也同样具有地理位置属性，这两个不同的服务概念间就会因为具备相同的这一属性具备了某种语义关联性。

②不同属性的语义关联：某些服务概念具有不同属性，名称不相同，但这样的属性间在实际中确有着实质上的关联性，常见的有：手机短信服务中，可以通过移动基站的定位和短信服务来组成一个基于短信的导航业务，而在这个业务过程中导航业务需要通过短信发送出定位结果。所以，定位结果其实也就是短信服务的一种具体形式。两者名称不同，但关联性确很大。

步骤S400、生成满足用户需求的服务组合模块：

要做到服务的正确组合，单靠元服务本身所含的信息还是不够的，在本文中，对服务组合所需要的其他信息从下述三方面获得：①用户需求选项②规则库中的规则③前驱服务的结果.在文章前面提及的需求拓扑图中，用户的需求在图中是由弧来代表，每条弧所代表的需求选项在拓扑图生成的时候。服务概念以及服务的属性都已经获取。这些概念和属性用来作为选择具体服务实例的依据,另外，规则库中的一些制定的好的规则，来确定后续服务，在服务组合时通过属性值的比较来确定服务实例是否被选取，如果具体服务实例的属性值经过判断，在需求的对应属性值的值域范围内，则便是该服务符合选取条件。否则不被选取。在服务组合时还有个一个问题值得关注，即服务的冗余问题，有的服务不仅属于一个服务类。可能具备多种服务功能，即表现出来一定的多重继承的问题。这样的服务在组合方案中可能会造成服务冗余，因此应该有必要的机制来对服务组合方案的功能完整，功能冗余进行检查。

操作流程如下:

1) 将需求拓扑图中的所有NODE的服务状态标记为0值，代表服务呈未选取具体服务状态，对需求拓扑图进行遍历搜索；

2) 判断该服务是否有前驱服务或者前驱服务的所有NODE的标记均为1值，满足这两个要求，则为该服务选择具体服务，否则选择该服务的前驱服务;

3)如果该服务无前驱服务，则根据用户需求选项中对应的服务属性要求来选择对应的服务实例集;

4) 如果该NODE存在有前驱服务，且所有前驱服务的服务标记值均为1，则不仅要根据用户需求选项中服务属性要求，还要考虑前驱服务与当前服务之间存在的属性语义关联，并根据这些语义关联进行服务选择。

5）如果前驱服务中存在有标记值为0的节点，则对该节点进行服务实例的选取。跳转到4）

6) 如果选择的某一具体服务不满足需求，则继续在对应的服务候选集中选择其他服务，直到选择的服务满足需求及语义关联为止，如果不存在满足要求的服务实例，则跳转到9);

7)选择某一适合该服务的具体服务集后，则完成该服务的实例选择，将该服务对应的NODE标记为1值，继续对后续节点服务进行选择。跳转到4）

8)检查所有的节点标记值。全为1则服务组合完成。否则组合失败。

9)结束。

Claims (5)

1.一种基于用户需求的语义Web服务组合方法，其特征在于，包括：

1）基于语义推理获取用户需求；

2）细化所述用户需求；

3）根据事实库和规则库自动推理得到服务间逻辑拓扑图；

4）根据所述服务间逻辑拓扑图，通过JESS推理机对事实库和规则库进行推理，得出与用户需求功能吻合的WEB服务拓扑图，并通过该拓扑图进行具体的服务实例的选取，生成满足用户需求的服务组合方案。

2.根据权利要求1所述基于用户需求的语义Web服务组合方法，其特征在于，所述步骤1）包括以下步骤：

1.1）利用Jena输出领域服务本体的中的各类领域概念，对选定的基类领域概念进一步输出推理出的下属的子类服务概念；

1.2）用户选择所需的领域概念；

1.3）判断选取的服务概念在领域服务本体结构中的位置是否处于整个概念层次节点的末端节点，如果是末端节点，则询问该节点对应的服务概念用户是否选择，若选择，跳转到步骤1.6），否则跳转到步骤1.8）；如果不是末端节点，则跳转到步骤1.4）；

1.4）将用户选择的服务概念传递给Jena，Jena将属于该概念下层的子概念输出到用户界面供用户做进一步的选择；

1.5）用户如果从界面提供的概念中选择了某一个服务概念，转到步骤1.3）；如果用户没有进一步选择，则系统询问用户是否需要当前概念，如果需要，则跳转到步骤1.6），否则由Jena输出该概念上层节点的上层节点，然后执行步骤1.4）；

1.6）将该节点概念传递给Jena，由Jena输出该概念的所有属性；

1.7）需求获取界面给出属性值的值域范围，用户来进行设置确定，完成后将所有的结果输出；

1.8）用户确认选择过程是否结束，如果是，则结束；否则输出最顶层的节点概念，并执行算法步骤1.3）；

1.9）结束。

3.根据权利要求1所述基于用户需求的语义Web服务组合方法，其特征在于，所述步骤2）包括以下步骤：

2.1）选取用户需求选项中的一项；

2.2）将该项传递给Jena，由Jena通过推理判断该项对应的服务概念在整个概念层次中是否属于末端节点；

2.3）如果是末端节点，就将该项从原有的用户需求选项中删除，然后执行步骤2.9）；

2.4）如果不是末端节点，则通过推理机将其概念下的所有子概念输出；

2.5）将上个步骤中的子概念取出一项，应用知识推理的手段进行推理，并输出结果；

2.6）如果推理结果为真，则将同这个概念相对应的需求选项输入到一个新的集合中；

2.7）对子概念集合进行空值判断，如为空则执行步骤2.8），不为空则执行步骤2.5）；

2.8）判断这一新需求选项集合是否为空，如果为空，则从用户需求选项中删除该项，并跳转到步骤2.9）；如果新需求选项集合不为空则应用随机选取算法在新集合中选择其中的某一项，然后执行步骤2.2）；

2.9）对用户需求选项集合进行空值判断，如果为空则结束；如果不为空，则执行步骤2.1）；

2.10）结束。

4.根据权利要求1所述基于用户需求的语义Web服务组合方法，其特征在于，采用服务组合算法做到正确的服务组合包含以下步骤：

3.1）将需求拓扑图中的所有NODE的服务状态标记为0值，代表服务呈未选取具体服务状态，对需求拓扑图进行遍历搜索；

3.2) 判断该服务是否有前驱服务或者前驱服务的所有NODE的标记均为1值，满足这两个要求，则为该服务选择具体服务，否则选择该服务的前驱服务；

3.3)如果该服务无前驱服务，则根据用户需求选项中对应的服务属性要求来选择对应的服务实例集；

3.4) 如果该NODE存在有前驱服务，且所有前驱服务的服务标记值均为1，则不仅要根据用户需求选项中服务属性要求，还要考虑前驱服务与当前服务之间存在的属性语义关联，并根据这些语义关联进行服务选择；

3.5）如果前驱服务中存在有标记值为0的节点，则对该节点进行服务实例的选取，跳转到步骤3.4）；

3.6) 如果选择的某一具体服务不满足需求，则继续在对应的服务候选集中选择其他服务，直到选择的服务满足需求及语义关联为止，如果不存在满足要求的服务实例，则跳转到步骤3.9)；

3.7）选择某一适合该服务的具体服务集后，则完成该服务的实例选择，将该服务对应的NODE标记为1值，继续对后续节点服务进行选择，跳转到步骤3.4）

3.8）检查所有的节点标记值，全为1则服务组合完成；否则组合失败；

3.9）结束。

5.基于用户需求的语义Web服务组合系统，其特征在于，包括：

用户需求获取模块，用于基于语义推理获取用户需求；

用户需求进一步获取模块，用于细化所述用户需求；

服务间逻辑拓扑图生成模块，用于根据事实库和规则库自动推理得到服务间逻辑拓扑图；

服务组合模块：用于根据所述服务间逻辑拓扑图，通过JESS推理机对事实库和规则库进行推理，得出与用户需求功能吻合的WEB服务拓扑图，并通过该拓扑图进行具体的服务实例的选取，生成满足用户需求的服务组合方案。

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