CN103365973A - 服务语义关系挖掘方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种服务语义关系挖掘方法，该方法包括以下步骤：参数关系挖掘；将功能语义相同的具体服务操作合并，生成抽象服务；其功能语义相同指组成具体服务操作的输入参数集合语义与输出参数集合语义分别相同，依赖于输入输出参数集合的比较进行抽象服务间关系挖掘；具体服务关系验证，若存在则持久化到数据库中。本发明可以有效的组织管理web服务，在服务发现和服务组合的过程中能够有效的降低搜索空间，为实现自动的服务发现、组合提供便利，同时通过对服务网络的分析研究可以为服务提供者维护重要服务、开发新的服务提供信息。

Description

服务语义关系挖掘方法

技术领域

本发明涉及Web服务的组织和管理技术，特别是涉及一种web服务语义关系的挖掘方法。

背景技术

随着web服务技术的不断发展和完善，越来越多的公司开始提供web服务或者使用web服务技术。如今，互联网上的web服务数量巨大，并且得到了广泛的应用，例如智能手机上的天气查询服务。

web服务松耦合、跨平台的特性使得其在互联网上得到了蓬勃发展，由于web服务数量增多，导致对web服务的组织也变的越来越困难。传统的web服务的组织方式下，web服务按照领域进行分类，通过目录进行管理，仅能提供能力有限的API供用户调用。这种组织方式的缺点是比较明显的。即，一方面由于这种web服务组织缺少结构性，使得web服务发现的效率比较低下；另一方面由于所提供的API是基于关键字进行匹配，缺乏用户需求的语义信息，所以通常情况下很难寻找到满足用户需求的web服务。除此之外，用户的需求越来越复杂，一般仅依靠单个服务并不能完全满足用户的需求，更多情况是要求若干个web服务相互协作完成，而传统的web服务组织方式下，web服务仅仅是“孤立”的存放在一起，彼此之间缺乏联系，使得服务间相互协作、交互都非常困难。

所以新的web服务组织方式应该在很好地组织管理web服务的基础上同时为服务发现、服务组合提供便利，降低服务发现过程中的搜索空间、减小服务组合过程中的难度。

发明内容

基于现有技术中存在的问题，本发明提出一种服务语义关系挖掘方法，涉及Web服务的组织和管理，通过挖掘出web服务参数、操作、服务的语义关系，构建语义web服务网络，从而达到对web服务的有效组织和管理，降低服务发现过程中的搜索空间，减小服务组合的难度，为服务提供者对进一步开发关键的web服务提供指导。

本发明提出了一种服务语义关系挖掘方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、参数关系挖掘，该步骤分为两种情况进行：一种情况是当两个本体概念C1、C2都来自于同一个本体时，利用访问工具推理判断这两个概念存在的参数关系；另一种情况是当两个本体概念C1、C2来自不同的本体Ont1、Ont2时，从C2所属的本体Ont2中查找与C1等价的概念或者从C1所属的本体Ont1中查找与C2等价的概念来挖掘两个本体概念间存在的参数关系；

步骤2、将功能语义相同的具体服务操作合并，生成抽象服务；其功能语义相同指组成具体服务操作的输入参数集合语义与输出参数集合语义分别相同，

步骤3、依赖于输入输出参数集合的比较进行抽象服务间关系的挖掘，其中Ain、Aout分别为抽象服务A的输入、输出集合；Bin、Bout分别为抽象服务B的输入输出集合，流程包括以下操作：当Bin包含Ain且Aout包含Bout时，抽象服务关系为服务A包含服务B；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin不包含Ain但Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout不包含Bin及Aout部分包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在部分后继关系；

步骤4、对于存在关系的两个抽象服务A、B，查询数据库分别得到抽象服务A所映射的具体服务列表L1和抽象服务B所映射的具体服务列表L2；将L1中的每一个具体服务，分别与L2中的每一个具体服务进行比较，验证这两个具体服务间是否也存在抽象服务层的关系，若存在则持久化到数据库中。

所述当从C2所属于的本体Ont2中查找与C1等价的概念时的参数关系挖掘包括以下步骤：

第一步、对于Ont2中的每一个本体概念C，利用wordnet计算C1与C的相似度Sim(C,C1)，若Sim(C,C1)大于设定的阈值Th，转第二步；否则，转第三步；

第二步、对于C的每一个子概念进行深度遍历，计算其与C1的相似度，返回相似度最高的子概念所属的本体概念；

第三步、返回NULL；

第四步、当返回的概念为NULL时，表示Ont2中不存在与C1等价的本体概念，则C1与C2不存在关系，当返回的概念CC不为空时，利用本体推理工具jena确定概念CC和C2在本体Ont2中具有何种关系，那么可以认为C1和C2具有相应的关系。

所述将功能语义相同的具体服务操作合并，生成抽象服务的步骤，具体包括以下处理：

对于集合S、T来说，当S、T仅含有共同属性a时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{a})∪{a}；

当S、T仅含有共同实例i时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{i})∪{i}；

对于既有共同实例又有共同属性的情况，则应该多次运用前两个规则；

其它情况下，合并后的集合应该为Setms(S)或者Setms(T)；

其中，Setms(S)、Setms(T)为能表示集合S、T最小语义的集合。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

使用本方法可以有效的组织管理web服务，在服务发现和服务组合的过程中能够有效的降低搜索空间，为实现自动的服务发现、组合提供便利，同时通过对服务网络的分析研究可以为服务提供者维护重要服务、开发新的服务提供信息。

附图说明

图1为从语义和语法两个方面的web服务中参数关系、操作关系、服务关系的层次结构示意图；

图2为本发明的整体流程图；

图3为本发明的多个本体对服务标注关系示意图；

图4为本发明的抽象服务关系挖掘流程图；

图5为本发明的具体服务关系验证流程图。

具体实施方式

由于Web服务本体中含有丰富的语义信息，因此可以利用本体概念对web服务本体的输入输出参数进行标注和利用Web服务本体概念的语义关系充分挖掘web服务本体在语义层的参数关系、操作关系、服务关系。分别从语义和语法两个方面对web服务本体中参数关系、操作关系、服务关系的层次结构进行描述，如图1所示。对于每一个WSDL文件描述的web服务本体，都可以分为三个部分即参数层、操作层、服务层，三者分别又都包含语法层服务关系和语义层服务关系。对每一个操作来说，都含有若干个输入参数和输出参数，因此每一个操作都可以看作是一个具体服务，实现特定的服务功能。WSDL中的服务描述中又由若干个操作所组成。因此，利用服务本体的这种层次结构特性，可以对参数层、操作层、服务层分别进行研究。

一、参数关系

每一个web服务本体都可以近似看作是一棵树，存在良好的结构关系，由于用于标注输入输出参数的概念都来自于web服务本体，从web服务本体中可以很容易获得这些web服务本体概念之间的层次关系，所以也就能够得到参数之间的层次关系。在web服务本体中存在以下关系可以被利用，如表1所示。

表1部分本体概念关系

SubClassOf	EquivalentClasses
		SubObjectPropertyOf	EquivalentObjectProperties
InstanceOf	SameIndividual
		ObjectProperty

依赖于本体概念存在的参数间关系类型归纳为5类：

（1）等价关系（EquivalentOf）

两个本体概念x,y等价，即当且仅当本体中存在EquivalentClasses(x,y)或者EquivalentObjectProperties(x,y)或者SameIndividual(x,y)。

（2）层级关系/子父类关系（KindOf）

两个本体概念x,y存在层级关系，即KindOf(x,y)当且仅当在本体中有SubClassOf(x,y)或SubPropertyOf(x,y)或oneOf(x,y)或instanceOf(x,y)关系存在。

（3）相似关系

两个本体概念x,y存在相似关系，即当且仅当在本体中intersectionOf(x,y)关系存在。

（4）对象属性关系

两个本体概念x,y存在对象属性关系，即AttributeOf(x,y)当且仅当在本体中x属于某个对象属性的定义域且y属于这个对象属性的值域。

（5）整体与部分关系

两个本体概念x,y存在整体与部分关系，即UnionOf(x,y),当且仅当在本体中x是y和其它部分的并集。

二、参数集合关系

对于操作来说，操作包含了输入输出参数，那么操作间的关系就要依赖于参数集合间关系。标注一个操作的所有输入（输出）参数的本体概念构成了一个参数集合，很显然这个集合是一个语义的集合。

依赖于参数关系，将参数集合关系也分为三类，即：

（1）语义包含关系

集合S和集合T存在包含关系，即Contains(S,T)当且仅当对于T中的每一个本体概念x，S中都存在本体概念y，满足EquivalentOf(x,y)或者KindOf(x,y)或者UnionOf(y,x)。

（2）语义部分包含关系

集合S和集合T存在部分包含关系，即Contains-part(S,T)当且仅当存在本体概念C1∈T，存在本体概念C2∈S且满足EquivalentOf(C1,C2)或者KindOf(C1,C2)或者UnionOf(C2,C1)。

（3）语义等价关系

集合S和集合T等价当且仅当Contains(S,T)且Contains(T,S)。例如{Country}与集合{State}是语义等价的。

三、抽象服务关系

抽象服务是真实web服务中每个操作在功能语义层面上的定义，是由语义上功能相同的服务接口合并而生成。抽象服务的输入参数集合用具体服务的输入参数的语义集合表示，同理，抽象服务的输出参数集合则用具体服务的输出参数的语义集合表示。对于两个抽象服务A(InAS,OutAS)和B(InBS,OutBS)，InAS,OutAS分别代表抽象服务A的输入输出语义集合，InBS,OutBS分别代表抽象服务B的输入输出语义集合。根据参数集合关系，可以得到如下三种抽象服务关系：

（1）包含关系

服务A与服务B存在包含关系，即当且仅当集合InBS语义包含集合InAS，并且集合OutAS语义包含集合OutBS。

（2）完全后继关系

服务A与服务B存在完全后继关系，即当且仅当集合OutAS包含集合InBS。部分后继关系

（3）服务A与服务B存在部分后继关系，即当且仅当集合OutAS部分包含集合InBS。

本发明的实施流程图如图2所示。按照web服务的参数、操作、服务的组成结构把服务网络的构建分别包括：参数关系挖掘、生成抽象服务、抽象服务关系挖掘、具体服务关系验证。

步骤一、参数关系挖掘

参数关系的挖掘是非常重要的，因为参数关系是否正确，直接影响到操作关系以及服务网络是否正确。根据用于web服务标注的本体个数，参数关系挖掘的处理分为以下两种情况：

参数关系挖掘的处理一、基于单个本体对服务标注的情况：

当两个本体概念C1、C2都来自于同一个本体时，可以利用Jena或者其它本体自带的访问工具，来推理这两个概念是否存在某种关系。在此，参数关系挖掘可以分为以下几个步骤：

1-1、访问本体，判断概念间是否存在等价关系；

1-2、访问本体，判断概念间是否存在层级关系；

1-3、访问本体，判断概念间是否存在相似关系；

1-4、访问本体，判断概念间是否存在对象属性关系；

1-5、访问本体，判断概念间是否存在整体与部分关系。

2、基于多个本体对服务标注的情况：

当两个本体概念C1、C2来自不同的本体时，若这两个概念间存在关系，则有如图3所示的三种情况，即：需要从C2所属于的本体Ont2中查找与C1等价的概念或者从C1所属的本体Ont1中查找与C2等价的概念。

对于第一种情况：C3为C2的父类概念，相应的存在KindOf(C2,C1)

对于第二种情况：C2为C3的父类概念，相应的存在KindOf(C1,C2)

对于第三种情况：C2与C3为同一概念，那么存在EquivalentOf(C1,C2)

当从C2所属于的本体Ont2中查找与C1等价的概念时，算法如下：

第一步、对于Ont2中的每一个本体概念C，利用wordnet计算C1与C的相似度Sim(C,C1)，若Sim(C,C1)大于设定的阈值Th，转步骤二；否则，转步骤三；

第二步、对于C的每一个子概念进行深度遍历，计算其与C1的相似度，返回相似度最高的子概念所属的本体概念；

第三步、返回NULL。

第四步、当返回的概念为NULL时，表示Ont2中不存在与C1等价的本体概念，则C1与C2不存在关系，当返回的概念CC不为空时，利用本体推理工具jena确定概念CC和C2在本体Ont2中具有何种关系，那么可以认为C1和C2具有相应的关系。伪代码如下所示：

步骤二、生成抽象服务

将功能语义相同的具体服务操作合并为一个抽象服务，每个抽象服务都映射着具体服务的一些操作。对于每一个操作来说都包含输入参数集合与输出参数集合。因此，功能语义相同指的就是输入参数集合语义与输出参数集合语义分别相同。语义层参数集合是标注语法层参数的本体概念的集合。

Setms(S)即为能表示集合S最小语义的集合。

1、当集合中含有实例x时，并且在本体中存在层级关系instanceOf(x,y)时，则用实例的上层概念y来代替实例x。

2、当集合中的本体概念y，在本体中存在对象属性关系AttributeOf(x,y)时，则用本体概念x代替概念y。

为了尽可能的减小生成抽象服务过程中的语义丢失，合并具体服务得到抽象服务应该遵守的四条规则为：

1、对于集合S、T来说，当S、T仅含有共同属性a时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{a})∪{a}

2、当S、T仅含有共同实例i时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{i})∪{i}

3、对于既有共同实例又有共同属性的情况，则应该多次运用前两个规则

4、其它情况下，合并后的集合应该为Setms(S)或者Setms(T)。

步骤三、抽象服务关系挖掘

生成抽象服务后，需要挖掘出这些抽象服务间的关系。抽象服务间关系的确立仍然要依赖于输入输出参数集合的比较。抽象服务关系可以分为包含、部分后继、完全后继三种类型。对于抽象服务A和B，挖掘服务A和B关系的流程如图4所示：

其中Ain、Aout分别为抽象服务A的输入、输出集合；Bin、Bout分别为抽象服务B的输入输出集合，流程包括以下操作：当Bin包含Ain且Aout包含Bout时，抽象服务关系为服务A包含服务B；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin不包含Ain但Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout不包含Bin及Aout部分包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在部分后继关系。

步骤四、具体服务关系验证

具体服务关系验证流程如图5所示。由于在生成抽象服务的时候，存在部分语义信息丢失的问题，因此，当抽象服务间存在某种关系时，并不能够保证抽象服务所映射的具体服务之间也存在相应的关系。所以当抽象服务A、B存在关系时，应该验证A所映射的具体服务与B所映射的具体服务之间是否存在相应关系。

具体流程包括：对于存在关系的两个抽象服务A、B，查询数据库分别得到抽象服务A所映射的具体服务列表L1和抽象服务B所映射的具体服务列表L2；将L1中的每一个具体服务，分别与L2中的每一个具体服务进行比较，验证这两个具体服务间是否也存在抽象服务层的关系，若存在则持久化到数据库中。

Claims (3)

1.一种服务语义关系挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤（1）、参数关系挖掘，该步骤分为两种情况进行：一种情况是当两个本体概念C1、C2都来自于同一个本体时，利用访问工具推理判断这两个概念存在的参数关系；另一种情况是当两个本体概念C1、C2来自不同的本体Ont1、Ont2时，从C2所属的本体Ont2中查找与C1等价的概念或者从C1所属的本体Ont1中查找与C2等价的概念来挖掘两个本体概念间存在的参数关系；

步骤（2）、将功能语义相同的具体服务操作合并，生成抽象服务；其功能语义相同指组成具体服务操作的输入参数集合语义与输出参数集合语义分别相同；

步骤（3）、依赖于输入输出参数集合的比较进行抽象服务间关系挖掘，其中Ain、Aout分别为抽象服务A的输入、输出集合；Bin、Bout分别为抽象服务B的输入输出集合，流程包括以下操作：当Bin包含Ain且Aout包含Bout时，抽象服务关系为服务A包含服务B；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin不包含Ain但Aout包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在完全后继关系；当Bin包含Ain但Aout不包含Bout且Aout不包含Bin及Aout部分包含Bin时，抽象服务关系为服务A与服务B存在部分后继关系；

步骤（4）、对于存在关系的两个抽象服务A、B，查询数据库分别得到抽象服务A所映射的具体服务列表L1和抽象服务B所映射的具体服务列表L2；将L1中的每一个具体服务，分别与L2中的每一个具体服务进行比较，验证这两个具体服务间是否也存在抽象服务层的关系，若存在则持久化到数据库中。

2.如权利要求1所述的服务语义关系挖掘方法，其特征在于，所述当从C2所属于的本体Ont2中查找与C1等价的概念时的参数关系挖掘包括以下步骤：

第一步、对于Ont2中的每一个本体概念C，利用wordnet计算C1与C的相似度Sim(C,C1)，若Sim(C,C1)大于设定的阈值Th，转第二步；否则，转第三步；

第二步、对于C的每一个子概念进行深度遍历，计算其与C1的相似度，返回相似度最高的子概念所属的本体概念；

第三步、返回NULL；

第四步、当返回的概念为NULL时，表示Ont2中不存在与C1等价的本体概念，则C1与C2不存在关系，当返回的概念CC不为空时，利用本体推理工具jena确定概念CC和C2在本体Ont2中具有何种关系，那么可以认为C1和C2具有相应的关系。

3.如权利要求1所述的服务语义关系挖掘方法，其特征在于，所述将功能语义相同的具体服务操作合并，生成抽象服务的步骤，具体包括以下处理：

对于集合S、T来说，当S、T仅含有共同属性a时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{a})∪{a}；

当S、T仅含有共同实例i时，若集合Setms(S)和Setms(T)语义等价，那么合并后的结果应该是Setms(S-{i})∪{i}；

对于既有共同实例又有共同属性的情况，则应该多次运用前两个规则；

其它情况下，合并后的集合应该为Setms(S)或者Setms(T)；

其中，Setms(S)、Setms(T)为能表示集合S、T最小语义的集合。

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