使用WordNet和多异构本体构建快速服务查询列表以实现更现实的服务组合

"这篇论文提出了一种创新的服务组合技术，通过构建扩展的快速服务查询列表（Extended Quick Service Query List，EQSQL），以支持更高效、更现实的服务组合。该技术旨在解决语义基础的组合方法在实际应用中面临的挑战，如耗时的本体推理性能问题、大规模服务存储库中的搜索时间指数级增长、可用和共识本体的缺乏以及对不具备丰富语义知识用户的高使用门槛。" 在当前的语义驱动的服务发现和服务组合领域，虽然基于语义的方法已经提高了精度和召回率，但它们在实际应用中仍然存在显著的困难。这些困难主要体现在以下几个方面： 1. **本体推理的性能问题**：传统的语义服务组合方法依赖于复杂的本体推理过程，这在处理大量服务时可能导致显著的计算延迟，限制了服务组合的实时性。 2. **大规模服务仓库的搜索时间**：随着服务数量的增加，搜索合适的服务进行组合的时间呈指数级增长，这对服务发现的效率构成了巨大挑战。 3. **可用和共识本体的缺失**：缺乏广泛接受和一致的本体，使得不同服务之间的互操作性和兼容性降低，影响了服务的有效组合。 4. **用户语义知识门槛**：对于不具备深厚语义理解能力的普通用户，使用这些语义驱动的方法往往难度较大，不利于服务的广泛应用。 针对上述问题，论文提出了一种新的解决方案——扩展的快速服务查询列表（EQSQL）。在EQSQL中，特别设计的数据结构预先处理了服务信息及其相关的语义概念，以便于快速匹配和组合。这种预先处理的方式旨在减少运行时的推理负担，提高服务发现和组合的效率。 具体来说，EQSQL可能包括以下特性： - **服务信息编码**：将服务的元数据和语义信息编码到特定的数据结构中，以便于快速检索。 - **语义概念关联**：建立服务与词汇网（如WordNet）或其他多源异构本体之间的链接，增强服务之间的语义关联性。 - **查询优化**：优化查询过程，通过预处理减少搜索空间，提高查询速度。 - **用户友好**：降低对用户语义知识的要求，通过简化交互界面和智能推荐系统，使得不具备专业语义知识的用户也能轻松使用。 通过这种方式，EQSQL旨在提供一个更加实用且高效的服务组合框架，它不仅解决了传统方法的性能瓶颈，还降低了用户使用复杂语义技术的门槛，从而推动服务计算在现实世界的应用。