基于本体匹配的语义网格服务发现模型优化研究

本文主要探讨了"论文研究-本体匹配的网格服务发现模型研究"这一主题，针对大规模网格服务集合中的服务发现问题进行了深入研究。传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法，在网格环境中存在局限性，它们难以准确描述网格服务的服务能力和应用领域。为了克服这些问题，研究人员提出了一种创新的解决方案。 首先，文章构建了一个基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型，这个模型利用本体来扩展Web服务的语义信息，超越了简单的语法描述，能够更好地反映服务的实际功能和应用范围。通过这种方式，服务的语义特征被精确捕捉，有助于提高服务发现的精度。 其次，作者设计了一种基于本体匹配的语义网格服务发现流程，该流程利用本体匹配技术来计算服务请求与网格服务之间的语义相似度。这种方法不仅考虑了概念在本体树中的绝对深度，还考虑了在不同领域本体中的相对深度，从而更全面地评估服务间的相关性和适用性。 实验部分的结果显示，这种基于本体匹配的语义网格服务发现方法在实际应用中表现出色，具有较高的查全率和查准率。这意味着它不仅能有效地找到满足用户需求的服务，而且能减少误匹配的可能性，提升了用户体验。 总结来说，本文的主要贡献在于提供了一种更为精准和有效的网格服务发现策略，通过结合本体理论和语义计算，解决了传统服务发现方法在大规模网格环境下的不足。这不仅对网格服务的查找和管理有重要意义，也为未来语义互联网和智能服务的广泛应用奠定了基础。