精准WMS服务发现：能力匹配与本体推理方法

本文档主要探讨了一种创新的Web地图服务（WMS）发现方法，该方法在2009年由陈能成、陈泽强和王伟等人提出。他们的研究专注于解决在海量互联网上高效定位和获取精确的WMS服务的问题，这是随着空间数据服务在Web上的广泛应用所面临的一个挑战。 该方法的核心在于结合了页面爬虫技术、链接探测和能力匹配策略。首先，通过页面爬虫技术遍历互联网，收集包含WMS服务相关信息的网页。接着，链接探测机制帮助系统发现潜在的服务链接，不仅关注关键词“WMS”，还考虑服务的实际能力和语义内容，这使得系统能够识别出与地理信息服务相关的更为精准的链接。与传统的WMS发现方法相比，这种方法显著提高了命中率，有效服务链接的平均响应时间降低到传统方法的0.44倍，显示出了更高的效率。 此外，作者强调了本体推理在WMS服务发现中的重要性。本体论和语义Web技术的应用使得系统能够理解服务的语义信息，进行复杂的推理查询，从而超越了单纯基于关键词搜索的局限，提供了更为深层次的信息挖掘和分析能力。尽管国际上已有如Ageneo、Ontobroker和SKC等项目在信息检索中采用了本体论，但针对OGC（开放地理信息格式）服务的专用本体构建仍然不足，这正是本文研究的着力点。 这项工作对于提高Web地图服务的发现精度、优化用户体验以及推动地理信息服务领域向更深层次的语义化和智能化发展具有重要意义。通过这种基于能力匹配和本体推理的方法，研究人员希望能够为用户提供一个更加智能、高效和精确的WMS服务发现平台。