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标题 提高信息集成的自动化能力管理视域下的语义研究
范文 常力+毕振波+亓常松
摘要:Web服务是面向服务架构的重要组成部分,它集合了应用逻辑、网络技术和各种服务功能模块,使得任何企业或个人在任何地方和时间,都可以快速地访问Web服务以从事各种应用活动。语义Web服务是对Web服务进行语义扩展,使其具有语义信息,从而提高商务处理和信息集成等的自动化能力。语义 Web 服务的提出是为了解决现有 Web 服务发现和组合等低性能和低效率问题,从而有效提高信息集成的自动化能力。主要对语义 Web 服务相关技术——语义web服务组合进行论述。叙述了语义 Web 服务的研究背景,详细地叙述了服务组合的四种组合类型:基于工作流、依赖性、AI和行为模型。本文最后对语义web服务组合技术进行了总结,为以后的深入研究语义Web 服务核心问题提供参考借鉴。
关键词:语义web服务 服务组合 工作流 依赖性 AI行为模型
中图分类号:TP319 文献标识码:A
Research on the Composition of Semantic Web Service
Chang Li,Bi Zhenbo,Qi Changsong(College of Mathematics and Information, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316000, China)
Abstract:Web services are an important part of a service-oriented architecture that integrates application logic, network technology, and various service function modules that enable any business or individual to access Web services quickly and effi ciently from anywhere in the application.Semantic Web service is a semantic extension of Web services, so that it has semantic information, thereby enhancing the business processing and information integration and other automation capabilities Semantic Web services are designed to address low performance and ineffi ciencies such as existing Web service discovery and composition, thereby effectively improving the automation capabilities of information integration. Mainly discusses the semantic Web services related technology——semantic web service .This paper describes the research background of semantic Web services, and describes in detail the four combinations of service types: based on workflow, dependency, AI and behavior model. At the end of this paper, the semantic web service composition technology is summarized, which can provide reference for further research on the core problem of semantic Web service.
Key words:Semantic Web service Service portfolio Workfl ow Dependency AI Behavior model
1 引言
近年來,随着电子商务在企业中迅速发展,传统的应用模式已不能满足企业级应用快速变化的需求。为了加快软件开发速度,提高信息资源的重用性,人们提出了一种新的应用模式,即 Web服务(Web Service)。Web 服务是指采用相同的标准或技术规范,将应用逻辑、网络技术等集成一体,使不同应用服务模块进行相互通信的一种组件框架。
SWS主要借助语义Web的特点,即使用明确的、清晰的本体概念来显示地表达Web服务的语义信息。其目的是让计算机理解和识别这些语义信息,并对其自动进行解释和处理,从而提高服务发现的自动化程度。另一方面,服务的匹配算法可以更加准确地、高效地找到满足用户需求的Web服务,从而克服基于关键字查询的服务发现机制所存在的不足。
由于Web服务通常被设计成功能单一的模块,这很难满足现实应用中复杂的服务请求。一种有效的解决方案是将多个功能单一、松散耦合的服务通过不同方式有机地组合在一起,形成功能更强大的组合服务,以满足不同需求,这个过程称为服务组合。近年来,国内外学者们已经提出了许多重要的服务组合方法,根据支撑技术的不同,现对以下四种组合类型即:基于工作流、依赖性、AI和行为模型进行分析和讨论。
2 基于工作流的方法
业务工作流是指在特定环境下,业务的处理逻辑和算法的流程,其中流程的每个步骤代表一种活动,用以完成某种业务逻辑功能。基于工作流的服务组合方法就是通过定义一个服务的执行流程的形式,将一组现有的服务集成在一起,以形成一项新的Web服务,并在流程中指明服务间的控制流和数据流。在众多工作流组合方法中(如XLANG、WSFL、BPML和WSCI等),BPEL4WS得到业界的广泛认可,也是一种事实上的规范标准。
BPEL4WS提供了组合工作流的框架,并定义了一种以业务流程的形式建立Web服务组合的语言,实现可执行过程和抽象过程建模,完成诸如Web服务调用、过程控制、故障检测或终止流程等复杂的工作流程。在BPEL4WS中,每项业务流程都使用业务协议来描述成抽象形式,并与单个或一组Web服务进行绑定结合,以实现其功能目标,而整个流程则完成一项功能复杂的业务逻辑。与Web服务的绑定过程,既可采用静态的或动态的方式,也可采用手动指定或自动选择具体的Web服务的方式来实现。
3 基于依赖性的方法
SWS的功能一般使用本体概念来表达,而本体概念在具体领域内是相关或关联的。因此可以通过找到这种相关性来获取服务间的相互依赖性,从而使得组合相关服务成为可能,这就是基于关联依赖性的组合方法的初衷。由于图能提供一种自然直观的方式描述实体之间的复杂交互,因此服务间的依赖关系也经常表示成图的多种形式。在服务的依赖图构建完成后,服务的组合或发现问题就可以简单地转化为图的路径搜索问题。此外,树、链表和语义网络也经常被用来表示Web服务之间的依赖关系。例如Talantikite等首先根据服务输入输出中的本体概念,将服务以语义网络形式进行存储,其中每个节点表示一项服务,并表示前一项服务的输出与后一项服务的输入的相似或相关度。在服务发现和组合过程中,作者使用后向链和深度优先访问方式进行求解,以找到合适的服务。
在数据挖掘中,关联挖掘和Log(或Usage)挖掘技术主要是利用实体间的数据联系来分析它们之间的关联依赖关系。由于它们的实现技术相对成熟,且能够较快地找到实体间隐含的内在联系,因此它们也被用来进行挖掘Web服务间的依赖性,以实现服务组合等操作。在文献中提出了一种使用关联挖掘技术以自底向上的方式进行组合相关服务的框架,以找到那些潜在有用的组合服务。他们的方法主要包括三个步骤:对服务实施预处理,以减小组合搜索空间;分别从操作级别和参数级别组合相关服务;使用主、客观标准来评估组合服务。Gaaloul等使用服务在以前组合过程中所产生的Log来发现服务间的依赖模式,并以此为准,给自动化的服务组合提供参考依据。这种借助挖掘技术的方法的特点在于,它充分利用了经常被先后或同时访问的服务,可能以后也会被组合在一起的原理。
4 基于AI的方法
在OWL-S表示语言中,SWS的底层是由逻辑表示的本体概念所构成,因此也可利用AI中成熟的技术(如规划、Situation演算、规则、约束可满足问题和机器定理证明等)来对服务组合过程中可能出现的状态进行推理和演化操作,从而达到服务组合的目的。这类求解方法的主要特点是将Web服务看成AI中的动作,在组合时,通过输入、输出、前件和效果等将服务转换为动作的形式化描述,并运用形式化的推理方式来得出Web服务的组合序列,最终形成服务组合方案。
AI规划是一种问题求解的方式,它从初始状态出发,执行一系列动作,以改变求解空间的状态,直到状态无法改变时终止。在求解过程中,如果能从初始状态到达最终状态或目标,那么这个动作序列就是一个规划。在AI规划求解下,Web服務可看成AI规划中的动作,而服务的前件和效果则是求解空间中可能出现的状态。因此,服务的组合方法就是指在给定的初始状态(前件的集合)、最终目标(用户请求)和动作集合(Web服务)条件下,通过形式化推理方式来得到服务的组合序列,并动态地形成组合方案,以完成既定的目标。MetaComp就是一种在Web服务组合中使用经典AI规划方法的典型应用。这类方法的缺点是它要求状态空间是封闭的,然而现实中服务是分布、动态的,且其领域信息并不完备。尽管如此,规划方法目前仍是SWS服务组合的主流方向,主要原因在于它能根据约束条件自动寻求满意的组合方案。
除AI规划外,Situation演算、规则和机器定理证明等均可用来进行服务组合操作。例如,McIlraith 等使用扩展的Golog语言的形式化方法,将Web服务组合转化为Situation演算问题,即转换为满足目标属性要求的程序执行问题。在实现动态服务组合时,服务的每个前件均表示为Situation演算中动作的一个前提条件,而服务的语义描述模型则相应地转换成Situation演算中的公理部分;Medjahed等提出了从高层次声明描述方面来生成服务组合模型,并使用兼容规则在句法和语义这两方面来检测两个服务是否可以进行组合,以减小在实际运行组合规划方案时可能产生多个求解空间。
最近,许多研究工作将服务组合问题转化为AI中的约束可满足问题(CSP)进行求解。这类工作的特点是先将服务的功能描述和服务请求分别转换成不同的约束限制,然后利用不同的约束求解方法,如整数线性规划或逻辑推理等,从各种约束条件中找到那些符合服务请求约束条件的组合,并给出求解过程的调度顺序表,以方便服务组合的解释和执行。在CWSF中,Web服务和服务请求先转换成约束限制,之后使用逻辑约束求解器来求解约束可满足问题。在服务组合过程中,CWSF既从句法上,也从语义上考虑了服务的可组合性,以提高系统所产生的最终组合方案的可行性。
5 基于行为模型的组合方法
基于行为模型的组合方法主要是利用形式化技术来分析Web服务在组合过程中行为状态的变化情况。这类方法是从服务外部行为的角度来检测服务组合的兼容性,即为服务组合操作提供便利基础,以保障它们的正常执行。在众多提出的模型中,Petri网、自动机理论和进程代数(Process Algebra)是目前使用最多的三种形式化方法。
Petri网一种使用直观的图形表示方式来表达形式化语义的工具,它经常作为一种形式化方法来分析业务逻辑中的数据或控制流。Hamadi等在文献中给出了一种使用Petri网来对服务组合进行建模分析的方法,其中Web服务的输入输出和操作分别映射成Petri网的库所和转移,且服务组合的各种结构如顺序、选择、并发执行等都使用形式化方式表达。这样做的好处是服务组合和验证问题,均可以采用Petri网已有的形式化方式来进行检查。
有限状态自动机是一种形式化的理论计算模型,它包含动作、状态和转移规则这三个基本组成成分。在给定一组转移规则的情况下,有限自动机从一种状态,通过动作执行,转移到另一种状态中。在此基础上,服务组合可采取动态命题逻辑的推理方式来实现。除有限状态自动机外,Mealy自动机、非确定的转移系统和Markov过程等也都经常用来分析服务组合过程中的行为模式。
进程代数是一类使用代数方法对动态实体进行建模的形式化语言的泛称,它包括了诸如Pi演算和λ演算等多种进程代数语言。由于具有严密的形式化语义,它们也常用来描述服务的动态行为。Wu等使用具有清晰操作语义的Pi演算来形式化表达服务的行为及其在组合过程中出现的兼容性。在他们的方法中,服务及其操作分别被映射成Pi演算中的进程和通道,且服务组合表示成Pi演算中的进程表达式。在此基础上,服务组合通过Pi演算的推演能力来实现,并以量化形式计算服务间的兼容程度,以动态选择最好的服务进行组合。
6 结束语
随着电子商务的迅速崛起和Internet快速发展,网络中具有相似功能的Web服务越来越多,且现有的Web服务随时可能更新。在这种情况下,传统的Web服务发现机制已不能满足Web服务快速发展的需要,为此,人们提出了语义Web服务,以提高服务发现的自动化程度和发现性能并满足电子商务飞速发展的需求。本文主要对语义 Web 服务相关技术——语义web服务组合进行论述。就语义Web服务核心支撑技术的研究而言,显然是不够全面。因此, SWS发现的核心问题如:服务匹配、选择和排序也将成为未来研究的主要方向。
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更新时间:2025/3/21 12:46:22