[发明专利]一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法

摘要

本发明提供了一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法，涉及面向服务的协同领域，将云服务请求者所请求服务的类别与具体云服务的类别进行匹配，判断该云服务是否使云服务请求中包含的所有谓词逻辑为真，若为真，则通过该数值属性筛选，通过计算输入/输出本体集合相似度和综合相似度后，采用松弛匹配策略对云服务进行筛选。本发明由于将本体技术应用于云协同中，提出了基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法，与传统的基于UDDI的服务发现机制相比，充分利用了云服务功能描述的语义信息，可以更准确地发现用户所需要的云服务。

主权项

1.一种基于领域本体的云服务功能性属性筛选方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：将云服务请求者所请求服务的类别RS_Category与具体云服务的类别AS_Category根据ServiceCategory进行匹配，在对云服务类别进行匹配时，抽象云服务和具体云服务的匹配包括四种情况：a.AS_Category＝RS_Category，两者类别完全相同，称为等价；b.具体云服务是请求云服务的子节点，称为被包含或包含于；c.具体云服务是请求云服务的父节点，称为包含；d.其它，AS_Category和RS_Category相互分离；若满足如上a或b，则匹配成功，完成云服务类别属性筛选，进入步骤2；其中ServiceCategory是指树状层次的服务资源类型本体，是云协同中心对整个系统中所有物理资源进行层层分类得到；步骤2：设云服务请求者所提供的数值要求分别为v,v1,v2，其中v为单边界数值要求的向量表示，v1,v2为双边界数值要求的向量表示，云服务提供者所提供的云服务的数值属性为向量x，r(x,v)为二元谓词逻辑，r(x,v1,v2)为三元谓词逻辑，定义如下：a.当且仅当x满足服务请求者所要求的数值逻辑，逻辑关系可取下情况之一：x>v或x≥v或x＝v或x式中Dis(C₁,C₂)表示概念C₁和C₂间的语义距离，ω_i为从C₁到C₂的最短关系链的各关系权重，n为最短关系链包含关系的个数；设关系链中各关系权重的计算公式为：式中ω(C)为从概念C出发的关系权重，D(C)表示概念C所在的深度，Degree(C)表示概念C的出度，即从C出发的关系的个数；设语义距离相似度计算公式为：式中Sim^Dis(C₁,C₂)表示C₁,C₂间的语义距离相似度；设语义重合相似度计算公式为：式中Sim^C(C₁,C₂)表示C₁,C₂间的语义重合相似度，P(C_i)表示概念C_i所拥有的所有直接或间接父节点的集合，即从概念C_i向上层回溯直到根节点所经过的所有节点的集合，P(C₁)I P(C₂)表示概念C₁和C₂共同拥有的父节点的集合，|·|表示集合中元素的个数；设语义相似度计算公式为：Sim(C1,C2)＝0.5*SimDis(C1,C2)+0.5*SimC(C1,C2)，式中Sim(C1,C2)表示C1,C2间的语义相似度；设本体集合之间的相似度计算公式为式中S(A,B)是本体集合A和B的相似度，A＝{A₁,A₂,…A_i,…A_n}和B＝{B₁,B₂,…,B_j，…B_m}表示给定在同一个领域本体中的两个本体集合，A_i和B_j分别表示A和B中的每一个本体；利用上述计算公式计算输入/输出本体集合相似度，具体步骤如下：设服务提供者提供的具体云服务为CS(I,O)，I表示提供者的输入参数本体集合，I＝{I1,I2,...,Iy}，Iy表示每一个输入参数；O表示提供者的输出参数本体集合，O＝{O1,O2,...,Oz}，Oz表示每一个输出参数；服务请求者需要的抽象云服务为CSR(I′,O′)，I′表示请求者的输入参数本体集合，I'＝{I'1,I'2,...,I'y}，I'y表示每一个输入参数；O′表示请求者的输出参数本体集合，O'＝{O'1,O'2,...,O'z}，O'z表示每一个输出参数；根据以上公式，计算I和I′之间，O和O′之间的相似度，即得到S(I,I′)和S(O,O′)；步骤4：计算综合相似度S(CS,CSR)＝ε*S(O,O′)+(1‑ε)*S(I,I′)；其中I和O分别为云服务CS的输入和输出参数集合，I′和O′分别为云服务CSR的输入和输出参数集合，ε为调和参数，满足0＜ε＜1；步骤5：采用松弛匹配策略对云服务进行筛选采用松弛匹配策略对云服务进行筛选，即对于一个云服务请求CSR(I′,O′)，云协同中心计算云服务资源池中的可用云服务CSi(I,O)与CSR(I′,O′)的相似度，若其相似度S(CSi,CSR)＞ξ，则将CSi加入云服务候选集完成值属性筛选，其中0＜ξ＜1为由服务提供者指定的服务匹配度阈值。