基于Ontology和Agent的服务选择方法SBOA研究

"王!刚和殷凤霞的论文，探讨了Ontology(本体)与Agent在服务选择中的应用，提出了一种名为SBOA（Service based ontology and agent）的方法，通过本体相似度计算和Agent协商解决服务选择难题。论文强调了改进的语义相似度计算和效用最大化的Agent协商策略，并通过仿真实验验证了其有效性。" 在服务计算领域，用户常常面临选择合适服务的挑战，尤其是当缺乏语义理解和有效协商机制时。王刚和殷凤霞的这项研究针对这一问题，引入Ontology和多智能体系统(Agent)的概念，提出SBOA方法，旨在提升服务选择的满意度。 Ontology在SBOA中扮演了重要角色，它能提供丰富的语义表示能力，帮助描述服务的特性与需求。论文中提到，研究人员对基于语义的相似度计算方法进行了改进，这可能涉及到对概念层次网络的处理，以及对不同概念之间关系的权重分配，以更准确地衡量服务之间的语义接近程度。 同时，Agent被用于服务选择的协商过程。这里的Agent具有自主性，能够代表用户或服务提供商进行交互。研究者提出了一种策略，即寻找相似度值与服务成本的最优比例，以此作为Agent协商的基础。这样的策略考虑了服务的质量和价格，以最大化用户效用为目标。Agent间的协商算法可能是基于博弈论或者优化理论，通过模拟对话或交易过程来确定最佳服务选择。 仿真实验的结果证明了SBOA方法的有效性，它在处理复杂服务选择问题时，能够帮助用户找到更符合语义需求且性价比高的服务。这种方法对于促进服务计算领域的语义理解和自动化服务选择具有重要意义，为未来的研究提供了新的思路。 这篇论文的关键词涵盖了本体、相似度计算、服务选择和多智能体系统，体现了这些领域的交叉应用。在研究领域，它属于自然科学，特别是计算机科学中的服务计算和人工智能分支。此外，该研究还涉及到了信息检索和知识表示等关键概念，为这些领域的理论和实践提供了有价值的贡献。