基于行为和结构特征的相似语义工作流检索

发布时间：2018-07-11 10:32

本文选题：工作流重用 + 语义工作流　；参考：《计算机研究与发展》2017年09期

【摘要】：相似语义工作流检索是语义工作流重用的首要任务.现有的相似语义工作流检索方法仅关注结构特征,忽略了行为特征,影响了检索到的相似语义工作流的整体质量,提高了语义工作流重用的代价.为此,提出一种结合行为和结构特征的2阶段相似语义工作流检索算法.使用任务紧邻关系集表达语义工作流的执行行为,结合领域知识构造语义工作流库的任务紧邻关系树索引和数据索引.针对查询语义工作流,先基于任务紧邻关系树索引和数据索引进行过滤得到候选语义工作流集;然后使用图匹配相似性算法对候选语义工作流集进行验证,得到排序的候选语义工作流集.实验结果表明,较主流的语义工作流检索算法,该方法的检索性能有较大提升,可以为工作流重用提供更高质量的语义工作流.
[Abstract]:Similar semantic workflow retrieval is the primary task of semantic workflow reuse. The existing similar semantic workflow retrieval methods only pay attention to the structural features, ignore the behavior characteristics, affect the overall quality of the similar semantic workflow retrieved, and improve the substitution price of the semantic workflow reuse. Therefore, a combination of behavior and structure features is proposed. The 2 phase similarity semantic workflow retrieval algorithm uses the task close relation set to express the execution behavior of the semantic workflow, and constructs the task close to the relational tree index and the data index combining the domain knowledge with the domain knowledge, and filtering the candidate based on the task close relation tree index and the data index. The semantic workflow set is used to verify the candidate semantic workflow set by using the graph matching similarity algorithm, and the candidate semantic workflow set is obtained. The experimental results show that the retrieval performance of the method is greatly improved than the mainstream semantic workflow retrieval algorithm, and it can provide a higher quality semantic workflow for the reuse of workflow.
【作者单位】：西安电子科技大学计算机学院;广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学);清华大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61562015,61572146,U1501252) 广西自然科学基金项目(2015GXNSFDA139038,2016GXNSFDA380006) 广西可信软件重点实验室项目(KX201627) 广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划项目桂林电子科技大学创新团队项目广西精密导航技术与应用重点实验室项目(DH201508)~~
【分类号】：TP391.3

【相似文献】