基于用户反馈的语义Web服务协同选择方法研究

As Service-Oriented Computing is wildly used, effective Semantic Web service selection has become an urgent task in the domain of Web service. Under Web 2.0, the users' feedback can be used to evaluate the non-functional properties of Web service and analyze the users' preference, therefore, the research of Semantic Web service selection based on the evaluation of non-functional properties and analysis of users' preference is significant in improving the effectiveness of Web service selection. This project will first analyze the influence of users' feedback on the evaluation of Semantic Web service non-functional properties under Web 2.0, then investigate the design and construction methods for non-functional properties ontology. Based on this, we will investigate the method of instance extraction for non-functional properties from users' feedback, and then analyze the trustworthiness of evaluation for non-functional properties according to users' reputation. After that, we will investigate the modeling and analyzing techniques of users' preference and the method of construting users' interest network. Further, we will investigate the collaborative Semantic Web service selection method based on users' interest network. Finally, we will build and implement the prototype of collaborative Semantic Web service selection tool based on users' feedback.

随着面向服务计算的应用越来越广泛，高效的语义Web服务选择已成为Web服务领域迫切需要解决的问题。在Web2.0环境下，用户对Web服务的反馈可被用来评价Web服务的非功能属性和分析用户的个性化偏好，因此，研究基于用户反馈的非功能属性评价与用户偏好分析的语义Web服务选择方法，对于提高Web服务选择效果具有重要意义。本项目将首先从Web2.0环境下用户反馈对Web服务非功能属性评价的影响出发，研究整合用户反馈的语义Web服务非功能属性描述本体的设计与构建方法；然后结合信息抽取的最新进展，研究从用户反馈信息中抽取语义Web服务非功能属性实例的方法，并结合用户的信誉度分析不同用户对语义Web服务非功能属型评价的可信程度；进一步研究用户的个性化偏好建模与分析技术及用户兴趣网络的构建方法，在此基础上研究基于用户兴趣网络的语义Web服务协同选择方法；最终建立基于用户反馈的语义Web服务协同选择工具。

随着面向服务计算的应用越来越广泛，高效的语义Web 服务选择已成为Web 服务领域迫切需要解决的问题。在Web2.0 环境下，用户对Web 服务的反馈可被用来评价Web 服务的非功能属性和分析用户的个性化偏好，因此，研究基于用户反馈的非功能属性评价与用户偏好分析的语义Web 服务选择方法，对于提高Web 服务选择效果具有重要意义。本项目重点研究如何利用用户反馈来提高语义Web服务的选择效果。首先项目为了丰富语义Web服务的非功能属性描述，设计并构建一个较完整的语义Web 服务非功能属性描述本体，该本体将用户与具体的非功能属性评价建立链接；并提出了用户的信誉模型来表示非功能属性评价的可信度。提出了基于句法分析树的启发式本体实例抽取方法，实现从用户对Web服务的评价描述文本中抽取语义Web 服务非功能属性的用户评价，解决非功能属性值的获取问题。第二，本项目针对用户不同的反馈信息，提出了不同的语义Web服务协同选择方法，以帮助用户选出满足用户对非功能属性需求的语义Web服务。提出了语义Web服务非功能属性值的综合评价方法，并在此基础上实现了基于多用户评价的语义Web服务选择方法；根据不同用户对语义Web服务列表进行评价或排序的历史，提出了基于协同过滤的语义Web服务协同选择方法。第三，为了更加准确地找出语义Web服务各种数据集之间的链接关系，以整合成一个描述更加丰富的语义Web服务数据集，项目实现了各类语义数据集的特征信息提取方法，并提出了多种语义数据集链接关系发现算法，为丰富语义Web服务的描述提供了重要手段。最后，项目基于上述方法开发了基于用户反馈的语义Web服务协同选择工具，为用户提供了友好的界面以输入用户反馈。为了提高语义Web服务发现和选择的效率，项目利用固态存储技术实现了语义Web服务各类数据的高效存储，以支持高效的语义数据查询。