关于相似性硕士毕业论文范文,与基于XML的Web服务框架检索与评价相关职称论文格式模板

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摘 要 ：引入了基于XML的Web服务框架检索,可以解决当前在UDDI中存在的问题.它位于UDDI顶部,使用UDDI的数据项和WSDL文件,它提供Web服务的查询结果排名并找到替代Web服务相似性度量.此外,我们讨论改善此Web服务检索框架性能所需的相关工作和特征.

关 键 词 ：XML；WEB服务；检索；评价

中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9599　（2012）　19-0000-02

1.介绍

提出了一个Web服务检索框架用来提供排名的网络服务.要做到这一点,我们运用现有的信息检索方法来与Web服务进行比较.这位于UDDI顶部的系统既使用UDDI数据项,也运用WSDL定义的服务.我们所说的框架提供了两种查询类型：基于关键字和基于模板的查询.基于模板的查询是一个用户用自己的WSDL定义来进行检索服务的查询,而且该检索服务的接口与用户的服务接口相匹配.

2.相关工作

当前的Web服务发现机制可以分为三类：1）基于UDDI注册表的发现,2）语义标注发现,3）基于相似性搜索.UDDI本身就是一个Web服务注册表的技术规范,它基于OASIS的标准.UDDI是一个基于注册表解决方案的典型模式.它通过规范登记,为用户提供了一种统一的方式来发现和发布Web服务.但是如我们前面所提到的,这种解决方案限制了查询功能.第二个工作是语义标注发现.在这项工作中,语义描述被注释到Web服务描述中,并且语义描述的服务可以通过语义推理找到.这种工作就是OWL-S和WSDL-S.然而,最近这类研究正面临着一些这样的严重问题“我们怎么让这些语义自动化”,“我们如何能快速推理出这些语义”.最后一种方法是采用最新信息检索技术来检索Web服务.在这种方法中,网络服务相似量被当作是可能值,它可以通过比较这些值来帮助找到相关服务.然而,目前的IR技术一直专注于检索纯文本,因此它不能被直接应用于服务检索.其原因在于服务接口的操作有逻辑结构,并且每个操作会产生相应的消息.出于这个原因,我们的工作和相关工作的重点是如何更好地适应Web服务环境.

最近,已经有一些使用IR技术的服务检索成就.Alon　Havey研究表明,相似搜索服务操作,进行基于参数名称和操作名称的聚类操作.Chiristian　Platzer和Eleni　Stroulia的研究也表明,向量空间模型（VSM）在服务检索中也很有用.VSM的服务检索效率和TF-IDF的使用为加权相似措施提供了在[7]中进行讨论的排名的查询结果.在[8]中,作者提出了一种新的解决方案,名叫为寻找替代服务的概念格.

3.Web服务检索框架

一个Web描述服务样本的逻辑结构如图1.在这里,一个服务由UDDI数据项描述、WSDL定义.BusinessEntity,UDDI的数据项之一描述了一个服务的出版商.BusinessService描述了一个服务本身.每个UDDI数据录入包括名称和描述字段,而且还包括其他描述字段.名称和描述字段可以出现一次以上的描述假名和国际化.

一个服务的定义接口由WSDL定义来描述.这种WSDL定义链接在UDDI中的BusinessService条目中,并且包含解释服务接口的各种要素.上面WSDL结构中的由消息名称定义的消息,他们与XML架构紧紧联系.这些消息由操作产生.一个端口定义一个单独指定单一地址服务绑定的端点,并包含一组操作.在这种方式下,目标检索服务不只是一个普通的文件集,而且是一组文本层次结构.

图1显示了一个简单的用户界面框架.右上角的窗格中有一个基于关键字搜索的文本输入字段和一个基于模板搜索的选择文件.这个文件的选择,用户可以指定与自己的服务接口相匹配的的目标服务.左上角窗格显示WSDL定义的用户视图解析树,下部窗格中显示由服务名称构成的排名的查询结果,与WSDL定义相关的URI地址,以及它们的相似性值.

4.服务检索程序

我们的框架应用于向量空间模型,用TFIDF计算方法排名查询结果.然而,我们对这些方法给予一些变化,因为这些服务描述正如我们先前表示的XML结构组织.我们考虑每个查询字词出现在服务描述的位置.

检索过程的第一步是解析在XML结构中描述的每个服务.在这一步中,服务描述作为DOM树的解析和组织.要从UDDI中提取服务描述,我们可以使用UDDI查询APIs或直接连接由DB　API调用登录的数据库.

下一步是标记化和产生每个XML元素和属性的字段.这一步中,串联词如’SearchByAuthor'可分裂为'Search','By'和'Author'的字符串.后缀也源于此步骤.

接下来,我们标注每个服务描述的每一个路径步骤,并根据标签和他们的价值观来创建签名文件.

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最后一步是计算查询和服务描述之间的相似性.与此相似,我们测量结果列表中的排名服务.这个相似性的比较是通过向量空间模型和TF-IDF计算方法来完成的.然而,我们的框架中不使用原始的TF-IDF权重.因此,我们可以根据他们的位置来计算如下的长期频率.

定义1.根据位置字段计算TF

最后,该系统通过计算这些向量的标量积来计算查询字符串和一组服务描述之间的相似度.模板查询或关键字查询的字段用来与一组方程式定义2的服务描述中的字段相比较.

定义2.查询字符串与一组服务描述之间的相似性

在这里,Wqj是查询向量中一个词的加权向量,Wid是服务描述中一个词的加权向量.我们也可以使用以下方法用服务描述中子项层次结构的相似性来测量上层描述的相似性.例如,用户想要检索一个标题是“XXX”的服务.如果有　“XXX”字段的名称或描述字段的一组服务描述没有该服务,那么即使其中有一些服务操作被命名为“XXX”,用户也无法找到相关服务.这是因为用户的查询目标不是一个操作.为了解决这个问题,我们提出以下的定义,以反映上层项较低级别条目的相似性.

定义3.测量的相似性来反映较低级别结构的相似性

在这个定义中,设置初始服务相似性用来计算对应用户查询的服务相似性.然后,每个服务操作的平均相似性计算对应一个用户查询.如果这个平均值高于预定义的阈值,我们选择初始根的服务相似性作为此项服务的最终相似性.否则,我们选择初始服务的相似性作为最终相似性.

5.总结

在本文中,我们引入了基于XML的Web服务框架检索,可以解决当前在UDDI中存在的问题.它位于UDDI顶部,使用UDDI的数据项和WSDL文件,它提供Web服务的查询结果排名并找到替代Web服务相似性度量.此