吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (02): 391-396.

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于模型检测技术的语义Web服务自动组合

唐郑熠, 许道云, 王晓峰, 王正才   

  1. 贵州大学 计算机科学与信息学院, 贵阳 550025
  • 收稿日期:2012-06-10 出版日期:2013-03-01 发布日期:2013-03-01
  • 通讯作者: 王晓峰(1980-),男,博士研究生.研究方向:面向服务的计算,算法设计与分析.E-mail:wxf_gzu@163.com E-mail:wxf_gzu@163.com
  • 作者简介:唐郑熠(1984-),男,系统分析师,博士研究生.研究方向:模型检测,面向服务的计算.E-mail:william_falcon@126.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60863005,61262006);贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2012]2125号);贵州大学引进人才科研项目(201114).

The automatic composition of semantic Web service with model checking technology

TANG Zheng-yi, XU Dao-yun, WANG Xiao-feng, WANG Zheng-cai   

  1. College of Computer Science and Information, Guizhou University, Guiyang 550025, China
  • Received:2012-06-10 Online:2013-03-01 Published:2013-03-01

摘要: 提出一种以OWL-S和模型检测技术为基础的Web服务自动组合方法,通过时间自动机建立语义Web服务的模型,能够刻画接口和过程交互的语义信息,并且能够表达复合用户需求。利用对应的模型检测工具,可以实现高效的自动组合。仿真实验证明,该方法有效地提高了服务组合的效率及质量,同时在状态空间的表示和维持方面具有显著的优势。

关键词: 人工智能, 语义Web服务, 服务组合, 模型检测

Abstract: This paper introduces a method of Web service based on OWL-S and model checking technology. It uses timed automata to establish the model of semantic Web service. This model can describe the semantic information in the interface and the alternation of flows and express the composite user requirement. Based on this model, the corresponding model checking tools can achieve effective automatic composition. Simulation experiments prove that this method effectively increases the efficiency and quality of service composition, and it has very evident advantage in keeping and expressing state space.

Key words: artificial intelligence, semantic Web service, service composition, model checking

中图分类号: 

  • TP8
[1] Hashemian S V, Mavaddat F. A graph-based approach to Web services composition//International Symposium on Applications and the Internet, Trento, Italy, 2005.

[2] Men Peng, Duan Zhen-hua. Web service automatic composition algorithm based on Petri nets[J]. Journal of Xidian University, 2008, 35(4):609-613.

[3] Liu Jia-mao, Gu Ning, Shi Bo-le. Non-backtrace backward chaining dynamic composition of Web services based on mediator[J]. Journal of Computer Research and Development, 2005, 42(7):609-613.

[4] Thakkar S, Knoblock C A, Ambite J L, et al. Dynamically composing Web services from online sources//Proceeding of the AAAI Workshop on Intelligent Service Integration,Alberta, Canada, 2002.

[5] Deng Shui-guang. Research on automatic service composition and formal verification. Hangzhou: College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, 2007.

[6] Gerd Behrmann, Alexandre David, Kim G Larsen. A Tutorial on UPPAAL[J].Lecture Notes in Computer Science, 2004, 3185:200-236.

[7] Liu Si-pei, Liu Da-you, Qi Hong, et al. Composing semantic Web service with description logic rules[J]. Journal of Computer Research and Development, 2011, 48(5):831-840.

[8] Prabhu S. Towards distributed dynamic Web service composition//International Symposium on Autonomous Decentralized Systems, Sedona, Arizona, USA, 2007.
[1] 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[2] 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[3] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[4] 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[5] 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[6] 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[7] 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[8] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[9] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[10] 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[11] 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[12] 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.
[13] 邵克勇, 陈丰, 王婷婷, 王季驰, 周立朋. 无平衡点分数阶混沌系统全状态自适应控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1225-1230.
[14] 王生生, 王创峰, 谷方明. OPRA方向关系网络的时空推理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1238-1243.
[15] 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!