CN105677766A - Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法，包括两部分：1）实现两种Web服务语义描述方法的自动转换，即代数规约到本体描述的转换；2）对1)中转换所得的本体描述进行自动评估。代数规约到本体描述的转换使得代数规约形式化方法在支持自动化测试和验证的同时，也能够支持高效的服务搜索，从而提高Web服务的功能正确性和可用性。为验证转换所得的本体描述是高质量的，提出面向Web服务语义描述的本体质量模型，采用4个客观质量标准，从4个维度构造8个度量要素，通过37个度量值来评估转换所得的本体描述。本发明提出的代数规约到本体描述的转换是可行和有效的。

Description

Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法

技术领域

本发明涉及语义Web服务领域，具体涉及一种面向Web服务语义的代数规约与本体描述的转换及评估方法。

背景技术

随着信息化时代的到来，Web服务由于其自身的自治性、平台独立性以及服务技术的广泛性，在电子商务、企业应用等领域扮演着愈发重要的角色。它是一种可以被描述和发现，可通过可扩展标记语言(extensiblemarkuplanguage，XML)、统一标记语言和标准协议在各种网络中获得的软件应用系统。

Web服务描述是指对服务请求者的需求和服务提供者发布的服务进行统一的描述，以便于服务发现。服务描述的发展过程可以分为基于关键字、基于语法和基于语义描述三个阶段。前两种描述方法的研究相对成熟，但其描述能力有限、灵活性和扩展性较差，且缺乏对服务的语义描述。近年来，语义Web服务致力于开发“以计算机可处理的形式表示信息的语言”，引起研究人员越来越多的关注。目前Web服务语义描述分为两大类，即基于形式化方法的描述和基于本体的描述，前者使用数学符号来形式化定义软件系统的功能，而后者使用在应用领域本体中定义的词汇对服务进行标注。

形式化方法高度抽象，它们独立于任何的实现细节，适合于机器处理，可用于自动化测试。这些特点适用于面向服务工程，尤其对于动态组合的服务来说，必须采用自动化的测试方法。但是基于形式化方法的服务描述不能够直接支持有效的服务搜索。而基于本体的服务描述用于表述某个领域的信息，使服务描述带有语义，同时采用描述逻辑进行推理，使服务的语义能被机器所“理解”，便于服务的自动发现和组合。因此，为了使基于形式化方法的服务描述既支持自动化测试和验证,又支持高效的服务搜索，本发明提出一种面向Web服务语义的代数规约与本体描述的转换及评估方法。

国内外已有研究集中在模型图与本体描述之间的转换，如Kim提出将UML模型图转换为OWL-S表示的本体描述，Thomas提出将不同语言所表示的本体统一表示成一种便携式本体规范使得它们能够共享和重用信息，Staab提出本体公理建模的方法。与代数规约转换相关的一项已有研究工作由Doell和Dosch提出，他们将传统代数规约基调转换为面向对象类基调。然而，传统代数规约基调不能用于定义服务，而且传统代数规约语言也不能够区分领域知识和服务功能语义。

发明内容

本发明的目的在于提供面向Web服务语义的代数规约与本体描述的转换及评估方法。

1、实现本发明目的的技术解决方案为：一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法，包括以下两个步骤：

步骤一：将基于代数规约的Web服务语义描述转换为本体描述，本体描述包括两个部分：一个通用的领域本体抽象模型和服务功能OWL-S描述；

步骤二：提出一个本体质量模型对转换得到的本体描述进行评估。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)本发明提出了一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换方法，现有技术主要集中于模型图与本体描述之间的转换，以及对代数规约传统基调的转换，还没有对两种描述语言的转换。而本发明首次在Web服务语义两种描述方法之间建立互通，实现代数规约和本体描述的转换。该方法使得基于代数规约的Web服务语义描述在支持自动化测试和验证的同时，也支持高效的服务搜索，从而同时提高Web服务的功能正确性和可用性。

(2)本发明提出了一种对Web服务语义本体描述的评估方法。现有评估方法中的质量标准大部分比较主观且不容易度量，而本发明提出一个可客观度量的本体质量模型，从4个客观质量标准、4个维度构造8个度量要素，通过37个度量值评估转换所得的本体描述。本发明提出的评估方法具有以下优点：

1)客观性：本发明提出的评估模型的质量标准是基于客观度量的，其中部分度量值都是首次提出的，如将待测本体与黄金标准本体比较所得的语义覆盖和语义兼容的度量值；

2)独立于语言：本发明提出的37个度量值基于一个通用的抽象领域本体模型，而不是基于任何一种具体的本体定义语言。这些度量值覆盖了本体的词法、结构、语义和上下文，因此这些度量值具有良好的通用性，可用于多种Web服务的本体描述语言。

3)面向应用：本发明提出了一系列特定的面向Web服务语义描述的度量值，这些度量值用来评价Web服务语义本体描述能力，描述了Web服务语义的可定义性和定义复杂性。

(3)本发明将提出的转换及评估方法应用于实际Web服务中，进行大量的案例研究，结果显示转换所得的本体描述质量令人满意，从而表明代数规约到本体描述的转换是可行和有效的，因此Web服务语义的两种描述技术是互通的。

附图说明

图1是SOFIA规约与OWL-S描述的转换图。

图2是面向服务计算的形式化工程环境之转换子系统架构图。

图3是本体质量模型图。

具体实施方式

本发明是面向服务计算的形式化工程中的一个研究课题，提出了一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换和评估方法，该方法的所有过程如图2所示。首先构造一系列转换规则实现代数规约到本体描述的自动转换，然后根据本体质量模型评估转换所得的本体描述自动生成度量值。该方法的具体实现包括以下5个步骤：

步骤1：解析Web服务描述，自动生成SOFIA规约的基调部分，在此基础上人工书写SOFIA规约的公理部分，构造完整的SOFIA规约；

步骤2：解析SOFIA规约，自动检查规约语法以及公理等式类型是否正确，自动生成解析树，并将解析树保存到规约数据库中；

步骤3：根据定义的转换规则，从解析树中提取领域本体，并生成Web服务语义描述，将领域本体存储到本体数据库中；

步骤4：通过dom4j解析技术提取Web服务的标准领域本体，并保存到本体数据库；

步骤5：通过匹配技术分析转换所得的本体和标准领域本体，进行词法匹配和语义推导处理，自动计算37个度量值并返回度量结果。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

1、本发明所要解决的问题是：

(1)如何使得基于代数规约的服务描述在支持自动化测试和验证的同时,也能够支持高效的服务搜索？

(2)如何证明基于代数规约的服务描述到本体描述的转换是可行和有效的？如何证明Web服务语义的两种描述技术是互通的？

2、本发明的解决技术方案是：

(1)对于第一个问题，本发明提出了一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换方法，构造一系列规则将代数规约分别转换成领域本体和服务功能描述。

(2)对于第二个问题，本发明提出了一种面向Web服务语义的本体描述评估方法，该方法采用4个客观质量标准，从4个维度构造8个度量要素及37个度量值来评估转换所得的本体描述。

上述解决方案具体采用以下步骤：

3.1解决方案一的具体实现

(1)代数规约转换为领域本体的规则

给定一个服务Sv的规约(S,Σ,Ax)，其中S是类子及类子间关系的集合，Σ是类子上操作的集合，本发明首先从代数规约中提取一个抽象模型表示的领域本体(C,I,A,R)，其中C表示类，I表示实例，A表示属性，R表示类之间的关系。其转换规则为：

规则1：对于规约中的每个类子s∈S，转换成本体的一个类c∈C。

规则2：对于规约单元中的每个扩展关系转换成本体的一个is-a关系：(c,c')∈is-a，其中规约中的类子s对应本体的类c,规约中的类子s'对应本体的类c'。

规则3：对于规约单元中的每个使用关系，转换成本体的一个has-a关系：(c,c')∈has-a，其中规约中的类子s对应本体的类c,规约中的类子s'对应本体的类c'。

规则4：对于类子s上的每个常操作 转换成本体中类c的实例I^c，其中规约中的类子s对应本体的类c。

规则5：对于类子s上的每个变操作s→s'，分为以下两种情况：

①若s'是一个基本数据类型，则转换成本体中类c的属性A^c，该属性类型是dataproperty，其中规约中的类子s对应本体的类c；

②若s'是一个类子，则转换成本体中类c的属性A^c，该属性类型是objectproperty，其中规约中的类子s对应本体的类c。

规则6：对于类子s上的每个一般操作w→w'，转换如下：

①转换成本体的一个类c；

②对于每个s_i∈w，转换成本体中一个isdomainof关系：

③对于每个s_i∈w'，转换成本体中一个iscodomainof关系：

具体规则如表1所示。

表1代数规约与领域本体的转换规则

(2)代数规约转换为服务功能描述的规则

规则7：对于服务S_v中的类子s上的一般操作w→w'，

①生成一个服务描述文件框架；

②生成一个serviceName元素，其值为

③对于每个s_i∈w，生成一个hasInput元素,其值为S_v.owl#s_i；

④对于每个s_i∈w'，生成一个hasOutput元素，其值为S_v.owl#s_i。

该规则可用图1表示。

以上转换规则将基于代数规约的服务描述映射到本体描述，使得基于代数规约的服务描述在支持自动化测试和验证的同时，也能够支持高效的服务搜索，从而提高Web服务的功能正确性和可用性。

3.2解决方案二的具体实现

为了评估转换所得的本体描述，本发明提出了4个可客观度量的本体质量属性，即完整性、精确性、良结构性和可用性。完整性指对主题领域的信息覆盖以及覆盖的程度和丰富性；精确性与本体中的所有信息是否都是有用相关；良结构性指大的本体被划分为小模块时是否是高内聚和低耦合的；可用性与本体是否能被特定任务使用有关。这4个质量属性由以下4个维度的8个度量要素和37个度量值构成。该本体质量模型可用图3表示。

(1)词汇(Vocabulary)

本体词汇是定义的名称集合，包括概念、实例、属性和关系的名称。本发明在词汇方面度量词汇覆盖程度，该度量通常需要使用黄金标准本体，即领域信息的一个理想表示。

O＝(C,I,A,R)和Ω＝(C',I',A',R')是一个特定领域的两个本体，本体O的各个部分相对于黄金标准本体Ω各个部分的词汇覆盖程度定义如下：

度量值1： ${\mathrm{Coverage}}_C^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_C/{\mathrm{Size}}_C\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值2： ${\mathrm{Coverage}}_I^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_I/{\mathrm{Size}}_I\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值3： ${\mathrm{Coverage}}_A^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_A/{\mathrm{Size}}_A\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值4： ${\mathrm{Coverage}}_R^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_R/{\mathrm{Size}}_R\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值5： ${\mathrm{Coverage}}^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=\frac{(S_C+S_I+S_A+S_R)}{Size\left(\mathrm{\Ω}\right)}$

其中S_C＝||C∩C'||，S_I＝∑_c∈C||I^c∩I'^c||，S_A＝∑_c∈C||A^c∩A'^c||，S_R＝∑_r∈R||r∩r'||，Size_C(Ω)＝||C'||，Size_I(Ω)＝∑_c∈C||I'^c||，Size_A(Ω)＝∑_c∈C||A'^c||，Size_R(Ω)＝∑_r'∈R|r'|，r'是R'中对应于r的关系，Size(Ω)＝Size_C(Ω)+Size_I(Ω)+Size_A(Ω)+Size_R(Ω)。

(2)结构(Structure)

结构化是应用最广泛的度量之一，尤其是内聚性和耦合性。内聚性用于度量本体内部概念的相关程度，耦合性则用于测量不同本体之间的交互作用。

1)内聚性度量

本发明所提的内聚性度量是基于关系的。对每一类关系构建一个有向图，使用图论的概念度量本体内部的关联性和复杂度。

度量值6：根节点的数量NRN_r(O)＝||Root_r(O)||

度量值7：叶子节点的数量NLN_r(O)＝||Leaf_r(O)||

度量值8：简单路径的最大长度 ${\mathrm{MaxSPL}}_r\left(O\right)=\underset{p\∈{\mathrm{Path}}_r\left(O\right)}{Max}\left(Length\right(p\left)\right)$

其中p是关系图中的一条路径。

度量值9：单独节点数量NIC_r(O)＝||Root_r(O)∩Leaf_r(O)||

度量值10：从根节点出发的所有可达节点数

${\mathrm{TNRNR}}_r\left(O\right)=\underset{x\∈{\mathrm{Root}}_r\left(O\right)}{\Σ}\left|\right|{\mathrm{Reachable}}_r^O\left(x\right)\left|\right|$

其中表示从x出发可到达的节点集合。

度量值11：从根节点出发的平均可达节点数

ANRNR_r(O)＝TNRNR_r(O)/||NRN_r(O)||

度量值12：所有叶子节点的平均深度

度量值13：所有非叶子节点的平均宽度

其中NAN_r(O)表示关系图中所有节点数量。

度量值14：所有叶子节点的最大深度

度量值15：非叶子节点的最大宽度 $\mathrm{Max}{\mathrm{Width}}_r\left(O\right)=\underset{c\∉{\mathrm{Leaf}}_r\left(O\right)}{\mathrm{Max}}\left({\mathrm{Width}}_r^O\left(c\right)\right)$

2)耦合性度量

度量值16：通过属性对外部的引用数量

度量值17：通过关系对外部的引用数量

$NERR\left(O\right)=\underset{r\∈R}{\Σ}\left|\right|\{(c,c^{\′})\∈r|cor{c}^{\′}isexternal\left\}\right||$

度量值18：外部概念的比率 $REC\left(O\right)=\frac{\left|\right|\{c\∈C|cisexternal\left\}\right||}{{\mathrm{Size}}_C\left(O\right)}$

(3)语义(Semantics)

本发明定义了两个领域本体O＝(C,I,A,R)和Ω＝(C',I',A',R')的语义兼容程度的度量值集合。

1)语义覆盖程度

度量值19： ${\mathrm{SCover}}_C^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_C/{\mathrm{Size}}_C\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值20： ${\mathrm{SCover}}_I^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_I/{\mathrm{Size}}_I\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值21： ${\mathrm{SCover}}_A^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_A/{\mathrm{Size}}_A\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值22： ${\mathrm{SCover}}_R^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_R/{\mathrm{Size}}_R\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值23：SCover^Ω(O)＝(D_C+D_I+D_A+D_R)/Size(Ω)

其中D_C＝||{c'∈C'|O→c'}||，D_I＝∑_c'∈C'||{α∈I'^c'|O→c',O→α}||，

O→x表示x在本体O中是定义的或通过推导得到的。

2)语义兼容性

度量值24：正确概念的比率 ${\mathrm{RCC}}^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=\frac{\left|\right|\{c\∈C|\mathrm{\Ω}\→c\left\}\right||}{{\mathrm{Size}}_C\left(O\right)}$

度量值25：平均每个类的正确实例的概率

度量值26：平均每个类的正确属性的概率

度量值27：正确关系的比率 ${\mathrm{ARCR}}^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=\frac{\underset{r\∈R}{\Σ}\left|\right|(x,y)\∈r|\mathrm{\Ω}\→(x,y)\∈r||}{\left|\right|R\left|\right|}$

其中

3)语义冗余度

度量值28：概念冗余度CR(O)＝||C_R||/Size_C(O)

其中C_R是本体O中冗余概念的最大集合。

度量值29：实例冗余度 $\mathrm{IR}\left(O\right)=\underset{c\∈C}{\Σ}\left|\right|I_R^c\left|\right|/{\mathrm{Size}}_I\left(O\right)$

其中是本体O中冗余实例的最大集合。

度量值30：属性冗余度 $AR\left(O\right)=\underset{c\∈C}{\Σ}\left|\right|A_R^c\left|\right|/{\mathrm{Size}}_A\left(O\right)$

其中是本体O中冗余属性的最大集合。

度量值31：关系冗余度 $\mathrm{RR}\left(O\right)=\underset{r^{\′}\∈R^{\′}}{\mathrm{\Σ}}\left|\right|r^{\′}\left|\right|/{\mathrm{Size}}_R\left(O\right)$

其中R'是本体O中冗余关系的最大集合。

(4)上下文(Context)

本发明中，评估方法的重点是一个领域本体是否能够较好地支持Web服务语义描述。假定一个Web服务S提供m个操作并定义l个状态，每个服务操作有一个服务请求，并返回响应消息。因此，一个Web服务语义的本体描述包括以下表达式：

①定义了服务操作Op_i的功能，其中i＝1,…,m；

②定义了服务需求中的参数x_i,j的含义，其中j＝1,…,n_i；

③定义了服务相应中的参数y_i,j的含义，其中j＝1,…,k_i；

④定义了服务内部状态的含义，其中i＝1,…,l。

1)服务语义的可定义性

度量值32：状态可定义性DState^S(O)＝l_d/l

其中l_d是O中可定义的状态元素的数量

度量值33：操作可定义性 ${\mathrm{DFun}}^{{\mathrm{Op}}_i}\left(O\right)={\mathrm{ND}}_{Op}/(n_i+k_i+1)$

其中ND_Op＝n_d+k_d+Op_d，n_d和k_d分别是O中定义的请求参数和响应参数数量。若操作的功能性在O中可定义，那么Op_d＝1；否则Op_d＝0。

度量值34：服务可定义性 ${\mathrm{DServ}}^S\left(O\right)={\mathrm{DState}}^S\left(O\right)\×\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{DFun}}^{{\mathrm{Op}}_i\left(O\right)}/m$

2)服务语义描述的复杂性

度量值35：服务状态语义描述复杂性

度量值36：服务功能语义描述复杂性

${\mathrm{CFun}}^{{\mathrm{Op}}_i}\left(O\right)=Complx\left({\mathrm{Exp}}_{{\mathrm{Op}}_i}\right)+\underset{j=1}{\overset{n_i}{\Σ}}Complx\left({\mathrm{Exp}}_{x_{i,j}}\right)+\underset{j=1}{\overset{k_i}{\Σ}}Complx\left({\mathrm{Exp}}_{y_{i,j}}\right)$

其中Complx(Exp)＝NOP+NV，NOP表示Exp中逻辑和数据操作符个数，NV表示Exp中在O中定义的词汇个数。

度量值37：服务语义描述复杂性 ${\mathrm{CServ}}^S\left(O\right)={\mathrm{CState}}^S\left(O\right)+\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{CFun}}^{{\mathrm{Op}}_i}\left(O\right)$

上面提出的面向Web服务语义描述的本体质量模型能够自动化评估转换所得的本体描述，从而验证转换所得的本体描述是否是高质量的，大量案例研究的评估结果显示转换所得的本体描述质量令人满意，从而表明代数规约到本体描述的转换是可行和有效的，最终证明Web服务语义的两种描述技术是互通的。

Claims (3)

1.一种Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法，其特征在于包括以下两个步骤：

步骤一：将基于代数规约的Web服务语义描述转换为本体描述，本体描述包括两个部分：一个通用的领域本体抽象模型和服务功能OWL-S描述；

步骤二：提出一个本体质量模型对转换得到的本体描述进行评估。

2.根据权利要求1所述的Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法，其特征在于：步骤一中代数规约到本体描述的转换具体为：

1)首先定义6条转换规则，应用这些规则从代数规约中提取Web服务的领域本体抽象模型；给定一个服务Sv的规约(S,Σ,Ax)，其中S是类子及类子间关系的集合，Σ是类子上操作的集合，首先从代数规约中提取一个抽象模型表示的领域本体(C,I,A,R)，其中C表示类，I表示实例，A表示属性，R表示类之间的关系；其转换规则为：

规则1：对于规约中的每个类子s∈S，转换成本体的一个类c∈C；

规则2：对于规约单元中的每个扩展关系转换成本体的一个is-a关系：(c,c')∈is-a，其中规约中的类子s对应本体的类c,规约中的类子s'对应本体的类c'；

规则3：对于规约单元中的每个使用关系，转换成本体的一个has-a关系：(c,c')∈has-a，其中规约中的类子s对应本体的类c，规约中的类子s'对应本体的类c'；

规则4：对于类子s上的每个常操作 转换成本体中类c的实例I^c，其中规约中的类子s对应本体的类c；

规则5：对于类子s上的每个变操作s→s'，分为以下两种情况：

①若s'是一个基本数据类型，则转换成本体中类c的属性A^c，该属性类型是dataproperty，其中规约中的类子s对应本体的类c；

②若s'是一个类子，则转换成本体中类c的属性A^c，该属性类型是objectproperty，其中规约中的类子s对应本体的类c；

规则6：对于类子s上的每个一般操作w→w'，转换如下：

①转换成本体的一个类c；

②对于每个s_i∈w，转换成本体中一个isdomainof关系：

③对于每个s_i∈w'，转换成本体中一个iscodomainof关系：具体如下表：

表1代数规约与领域本体的转换规则

2)在领域本体的基础上，定义1条规则生成Web服务功能的OWL-S描述；

规则7：对于服务S_v中的类子s上的一般操作w→w'，

①生成一个服务描述文件框架；

②生成一个serviceName元素，其值为

③对于每个s_i∈w，生成一个hasInput元素，其值为S_v.owl#s_i；

④对于每个s_i∈w'，生成一个hasOutput元素，其值为S_v.owl#s_i。

3.根据权利要求1所述的Web服务语义的代数规约到本体描述的转换及评估方法，其特征在于：步骤二中对转换所得本体的评估提出的本体质量模型，该本体质量模型包括4个客观质量标准，针对这些质量标准从4个维度构造由37个度量值组成的8个度量要素来评估转换所得的本体描述；

对于领域本体抽象模型的评估从其中3个维度提出了度量值：词汇、结构和语义；所有度量值的具体定义如下：

(1)词汇(Vocabulary)

O＝(C,I,A,R)和Ω＝(C',I',A',R')是一个特定领域的两个本体，本体O的各个部分相对于黄金标准本体Ω各个部分的词汇覆盖程度定义如下：

度量值1： ${\mathrm{Coverage}}_C^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_C/{\mathrm{Size}}_C\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值2： ${\mathrm{Coverage}}_I^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_I/{\mathrm{Size}}_I\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值3： ${\mathrm{Coverage}}_A^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_A/{\mathrm{Size}}_A\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值4： ${\mathrm{Coverage}}_R^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=S_R/{\mathrm{Size}}_R\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值5： ${\mathrm{Coverage}}^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=\frac{(S_C+S_I+S_A+S_R)}{Size\left(\mathrm{\Ω}\right)}$

其中S_C＝||C∩C'||，S_I＝∑_c∈C||I^c∩I'^c||，S_A＝∑_c∈C||A^c∩A'^c||，S_R＝∑_r∈R||r∩r'||，Size_C(Ω)＝||C'||，Size_I(Ω)＝∑_c∈C||I'^c||，Size_A(Ω)＝∑_c∈C||A'^c||，Size_R(Ω)＝∑_r'∈R||r'||，r'是R'中对应于r的关系，Size(Ω)＝Size_C(Ω)+Size_I(Ω)+Size_A(Ω)+Size_R(Ω)；

(2)结构(Structure)

1)内聚性度量

内聚性度量是基于关系的，对每一类关系构建一个有向图，使用图论的概念度量本体内部的关联性和复杂度；

度量值6：根节点的数量NRN_r(O)＝||Root_r(O)||

度量值7：叶子节点的数量NLN_r(O)＝||Leaf_r(O)||

度量值8：简单路径的最大长度

其中p是关系图中的一条路径；

度量值9：单独节点数量NIC_r(O)＝||Root_r(O)∩Leaf_r(O)||

度量值10：从根节点出发的所有可达节点数

${\mathrm{TNRNR}}_r\left(O\right)=\underset{x\∈{\mathrm{Root}}_r\left(O\right)}{\mathrm{\Σ}}\left|\right|\mathrm{Re}{\mathrm{achable}}_r^O\left(x\right)\left|\right|$

其中表示从x出发可到达的节点集合；

度量值11：从根节点出发的平均可达节点数

ANRNR_r(O)＝TNRNR_r(O)/||NRN_r(O)||

度量值12：所有叶子节点的平均深度

度量值13：所有非叶子节点的平均宽度

其中NAN_r(O)表示关系图中所有节点数量；

度量值14：所有叶子节点的最大深度

度量值15：非叶子节点的最大宽度

2)耦合性度量

度量值16：通过属性对外部的引用数量

度量值17：通过关系对外部的引用数量

$NERR\left(O\right)=\underset{r\∈R}{\Σ}\left|\right|\{(c,c^{\′})\∈r|cor{c}^{\′}isexternal\left\}\right||$

度量值18：外部概念的比率

(3)语义(Semantics)

定义两个领域本体O＝(C,I,A,R)和Ω＝(C',I',A',R')的语义兼容程度的度量值集合；

1)语义覆盖程度

度量值19： ${\mathrm{SCover}}_C^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_C/{\mathrm{Size}}_C\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值20： ${\mathrm{SCover}}_I^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_I/{\mathrm{Size}}_I\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值21： ${\mathrm{SCover}}_A^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_A/{\mathrm{Size}}_A\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值22： ${\mathrm{SCover}}_R^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=D_R/{\mathrm{Size}}_R\left(\mathrm{\Ω}\right)$

度量值23：SCover^Ω(O)＝(D_C+D_I+D_A+D_R)/Size(Ω)

其中D_C＝||{c'∈C'|O→c'}||，D_I＝∑_c'∈C'||{α∈I'^c'|O→c',O→α}||，

D_R＝Σ_r′∈R′||{(a，b)∈r′|O→(a，b)∈r′}||，O→x表示x在本体O中是定义的或通过推导得到的；

2)语义兼容性

度量值24：正确概念的比率

度量值25：平均每个类的正确实例的概率

度量值26：平均每个类的正确属性的概率

度量值27：正确关系的比率 ${\mathrm{ARCR}}^{\mathrm{\Ω}}\left(O\right)=\frac{\underset{r\∈R}{\Σ}\left|\right|(x,y)\∈r|\mathrm{\Ω}\→(x,y)\∈r||}{\left|\right|R\left|\right|}$

其中

3)语义冗余度

度量值28：概念冗余度CR(O)＝||C_R||/Size_C(O)

其中C_R是本体O中冗余概念的最大集合；

度量值29：实例冗余度

其中是本体O中冗余实例的最大集合；

度量值30：属性冗余度 $AR\left(O\right)=\underset{c\∈C}{\Σ}\left|\right|A_R^c\left|\right|/{\mathrm{Size}}_A\left(O\right)$

其中是本体O中冗余属性的最大集合；

度量值31：关系冗余度 $RR\left(O\right)=\underset{r^{\′}\∈R^{\′}}{\Σ}\left|\right|r^{\′}\left|\right|/{\mathrm{Size}}_R\left(O\right)$

其中R'是本体O中冗余关系的最大集合；

对于服务功能的OWL-S描述的评估从另外一个维度：上下文提出度量值；所提度量值的具体定义如下：

(4)上下文(Context)

假定一个Web服务S提供m个操作并定义l个状态，每个服务操作有一个服务请求，并返回响应消息；因此，一个Web服务语义的本体描述包括以下表达式：

①定义了服务操作Op_i的功能，其中i＝1,…,m；

②定义了服务需求中的参数x_i,j的含义，其中j＝1,…,n_i；

③定义了服务相应中的参数y_i,j的含义，其中j＝1,…,k_i；

④定义了服务内部状态的含义，其中i＝1,…,l；

1)服务语义的可定义性

度量值32：状态可定义性DState^S(O)＝l_d/l

其中l_d是O中可定义的状态元素的数量；

度量值33：操作可定义性 ${\mathrm{DFun}}^{O{o}_i}\left(O\right)={\mathrm{ND}}_{\mathrm{Op}}/(n_i+k_i+1)$

其中ND_Op＝n_d+k_d+Op_d，n_d和k_d分别是O中定义的请求参数和响应参数数量；若操作的功能性在O中可定义，那么Op_d＝1；否则Op_d＝0；

度量值34：服务可定义性 ${\mathrm{DServ}}^S\left(O\right)={\mathrm{DState}}^S\left(O\right)\×\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{DFun}}^{{\mathrm{Op}}_i\left(O\right)}/m$

2)服务语义描述的复杂性

度量值35：服务状态语义描述复杂性

度量值36：服务功能语义描述复杂性

${\mathrm{CFun}}^{{\mathrm{Op}}_i}\left(O\right)=Complx\left({\mathrm{Exp}}_{{\mathrm{Op}}_i}\right)+\underset{j=1}{\overset{n_i}{\mathrm{\Σ}}}Complx\left({\mathrm{Exp}}_{x_{i,j}}\right)+\underset{j=1}{\overset{k_i}{\mathrm{\Σ}}}Complx\left({\mathrm{Exp}}_{y_{i,j}}\right)$

其中Complx(Exp)＝NOP+NV，NOP表示Exp中逻辑和数据操作符个数，NV表示Exp中在O中定义的词汇个数；

度量值37：服务语义描述复杂性 ${\mathrm{CServ}}^S\left(O\right)={\mathrm{CState}}^S\left(O\right)+\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{CFun}}^{{\mathrm{Op}}_i\left(O\right)}.$