语义Web服务自动组合：基于归约图与语义相似度

"基于归约图的语义Web服务自动组合 (2010年) - 论文" 本文探讨了在语义Web服务领域的自动组合方法，特别关注了一种基于归约图的策略，该策略是在2010年由叶恒舟、罗晓娟和牛秦洲等人在桂林理工大学发表的研究成果。他们在此前基于归约图的Web服务自动组合方法的基础上，结合了Web语义的概念，以提高服务组合的成功率。 传统的Web服务组合方法可能存在静态性、依赖人工干预或高复杂度的问题。例如，e-Flow方法虽然能够整合异构Web服务，但缺乏动态性和灵活性；基于人工智能规划的方法虽然追求严格匹配，但其复杂度较高，实际应用困难。为了克服这些限制，研究人员开始探索语义标注和相似度技术在服务组合中的应用。 Liang Q等人提出的半自动服务组合方法是向语义Web服务组合迈出的重要一步，但仍有待完善。而基于图搜索的方案虽然有效，但可能会遇到循环搜索和时间效率问题。基于回溯树的算法如文献[7]和[8]提出的，虽能减少循环搜索，但时间复杂度仍然较高。 因此，作者们引入了基于归约图的Web服务自动组合方法，这是一种高效且避免重复搜索的技术。归约图能够在处理用户请求时实时构建，通过裁剪和归约算法找到满足需求的合成路径。然而，原始方法并未考虑Web语义。 为了解决这一问题，论文中提出的新方法在服务库和用户请求上进行语义标注，然后利用一种结合了名称相似度和语义距离的语义相似度计算方法，实现了对象间的语义转换和匹配。这种方法不仅保留了归约图方法的优点，还能处理对象间不存在完全匹配的情况，从而显著提高了语义Web服务组合的成功率。 关键词涵盖了语义Web服务、服务组合以及归约图，表明研究的核心是利用语义信息优化Web服务的自动组合过程，以增强服务发现和匹配的精确性，减少人工干预，同时降低算法的时间复杂度，提升系统性能。 此研究对于理解和服务于语义Web环境中的动态、智能服务组合具有重要意义，为未来Web服务的自动化和智能化提供了理论基础和技术参考。