面向未来互联网的语义感知服务匹配算法研究
【图文】：
图1一棵分类树示意图Fig．1Exampleofaclassificationtree2．2分类树映射如图1所示，以概念为节点，概念间关系为路径，这样就可以用2个节点之间的距离来衡量节点概念之间的相似度。为了计算方便，本文将此分类树映射到数据库中，具体方法是:在数据库中定义2个表格如表1，表2所示。concept表和relation表存放各个概念以及概念之间的关系。定义同义词之间的路径权重为0，分类树中概念从父节点到子节点的路径权重为1，从孩子节点到父节点的路径权重为2。同时此表中的每条记录指示了由父节点到子节点的向量关系。表1concept表Tab．1Concepttableidconcept表2relation表Tab．2Relationtableridmidrconceptdis2．3相似度计算当所有的概念按以上规则存入数据库中之后，就可以计算概念之间的相似度。将用户输入的的服务请求定义为:S1=＜Ns1，At1＞，Ns1代表请求服务的名称，At1代表请求服务的属性。类似地，待请求的服务S2=＜Ns2，At2＞。则请求服务与待请求服务的相似度为:Sim(S1，S2)=αSim(Ns1，Ns2)+βSim(At1，At2)，其中:α+β=1;Sim(Ns1，Ns2)，Sim(At1，At2)分别为服务名称、服务属性的相似度。概念间的相似度取决于概念在本体中的几何距离，几何距离越短，相似度反而越大。两个概念A，B之间的几何距离distance(A，，B)定义如下。1)如果A与B为树中相同节点，则distance(A，B)=0;2)如果从节点A没有路径到达节点B，且从节点B也没有路径到达节点A，则distance(A，B)=∞;3)如果从节点A到达节点B有路径，或从节点B到达节点A有路径，则distance(A，B)为从A到达B的路径长度。在得到两个概念之间的几个距离之后，通过以下公式可以计算出概念
男阅懿钜臁；饽诠丶汊值?服务匹配，就是精确的匹配出与请求服务完全相一致的服务，这种匹配方式往往查全率比较低。性能测试结果发现:基于关键字的服务匹配算法的平均查全率和平均查准率分别为22%和17．6%，基于相似度的语义匹配的平均查全率和平均查准率分别为68．8%和62%，而PSMA算法的平均查全率和平均查准率分别为76．8%和68．4%。具体测试结果如图4和图5所示。显然，本文提出的PSMA算法在性能上不仅比传统的基于关键字的服务匹配算法有了较大的提高，而且相对于普通的基于相似度的语义匹配也有了一定的提高。图53种算法的查准率比较(α=0．4)Fig．5Comparisonresultofprecisionratiobetweenthethreedeferentalgorithms(α=0．4)4结论与展望本文提出了一种基于本体论的语义相似度的服务匹配算法PSMA。与以往的只对服务名称进行相似度匹配的算法不同，该算法采用计算服务名称和服务属性的综合相似度来度量服务间的相似度，能够更加准确的度量两个服务之间的相似度。在不同的样本空间下，将PSMA与基于关键字的服务匹配算法以及基于相似度的语义匹配进行比较，讨论了查全率和查准率的变化。性能测试结果表明，该算法在查全率和查准率方面都高于基于关键字的匹配算法以及基于相似度的语义匹配算法。文中只研究了相似度大于一定阀值的服务，如试验中取的0．6，并没有对相似度大于这个阀值的服务进行更精细的分类;而且只考虑了服务名称和服务属性两个值来确定服务间的相似度，下一步将会考虑更多的参数来综合判断两个服务之间的相似度，这样有利于获得服务间更精确的匹配相似度，进而为用户更好地服务。参考文献:［1］ECFIArchGroup．FundamentalLimitationsofCurrentIn-ternetandpathtoFutureInternet［EB/OL］
【作者单位】： 重庆邮电大学网络与计算研究中心;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2012CB315803) 重庆市自然科学重点基金(CSTC,2012jjB40008)~~
【分类号】：TP393.09
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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本文编号：2520821
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