【摘要】：現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)由于網(wǎng)絡(luò)本身的測(cè)量與感知能力薄弱,導(dǎo)致可管可控能力差,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)感知能力是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)中解決管控問(wèn)題的基礎(chǔ)。因此,在未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的研究中,將網(wǎng)絡(luò)感知作為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部具有的重要功能,并且可為用戶提供相應(yīng)的感知服務(wù)。怎樣快速、準(zhǔn)確地為用戶請(qǐng)求匹配出相應(yīng)的服務(wù)是需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。提出了一種基于本體論的感知服務(wù)語(yǔ)義匹配算法(perceived service matching algorithm,PSMA)。該方法根據(jù)用戶的請(qǐng)求,通過(guò)語(yǔ)義匹配出符合用戶請(qǐng)求的服務(wù),并按服務(wù)相似度的大小返回匹配結(jié)果。測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,PSMA比基于關(guān)鍵字的匹配算法和基于相似度的語(yǔ)義匹配算法都具有更高的查全率和查準(zhǔn)率。
【圖文】：

圖1一棵分類樹(shù)示意圖Fig．1Exampleofaclassificationtree2．2分類樹(shù)映射如圖1所示，以概念為節(jié)點(diǎn)，概念間關(guān)系為路徑，這樣就可以用2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)概念之間的相似度。為了計(jì)算方便，本文將此分類樹(shù)映射到數(shù)據(jù)庫(kù)中，具體方法是:在數(shù)據(jù)庫(kù)中定義2個(gè)表格如表1，表2所示。concept表和relation表存放各個(gè)概念以及概念之間的關(guān)系。定義同義詞之間的路徑權(quán)重為0，分類樹(shù)中概念從父節(jié)點(diǎn)到子節(jié)點(diǎn)的路徑權(quán)重為1，從孩子節(jié)點(diǎn)到父節(jié)點(diǎn)的路徑權(quán)重為2。同時(shí)此表中的每條記錄指示了由父節(jié)點(diǎn)到子節(jié)點(diǎn)的向量關(guān)系。表1concept表Tab．1Concepttableidconcept表2relation表Tab．2Relationtableridmidrconceptdis2．3相似度計(jì)算當(dāng)所有的概念按以上規(guī)則存入數(shù)據(jù)庫(kù)中之后，就可以計(jì)算概念之間的相似度。將用戶輸入的的服務(wù)請(qǐng)求定義為:S1=＜Ns1，At1＞，Ns1代表請(qǐng)求服務(wù)的名稱，At1代表請(qǐng)求服務(wù)的屬性。類似地，待請(qǐng)求的服務(wù)S2=＜Ns2，At2＞。則請(qǐng)求服務(wù)與待請(qǐng)求服務(wù)的相似度為:Sim(S1，S2)=αSim(Ns1，Ns2)+βSim(At1，At2)，其中:α+β=1;Sim(Ns1，Ns2)，Sim(At1，At2)分別為服務(wù)名稱、服務(wù)屬性的相似度。概念間的相似度取決于概念在本體中的幾何距離，幾何距離越短，相似度反而越大。兩個(gè)概念A(yù)，B之間的幾何距離distance(A，，B)定義如下。1)如果A與B為樹(shù)中相同節(jié)點(diǎn)，則distance(A，B)=0;2)如果從節(jié)點(diǎn)A沒(méi)有路徑到達(dá)節(jié)點(diǎn)B，且從節(jié)點(diǎn)B也沒(méi)有路徑到達(dá)節(jié)點(diǎn)A，則distance(A，B)=∞;3)如果從節(jié)點(diǎn)A到達(dá)節(jié)點(diǎn)B有路徑，或從節(jié)點(diǎn)B到達(dá)節(jié)點(diǎn)A有路徑，則distance(A，B)為從A到達(dá)B的路徑長(zhǎng)度。在得到兩個(gè)概念之間的幾個(gè)距離之后，通過(guò)以下公式可以計(jì)算出概念

男閱懿鉅臁；餑詮丶汊值?服務(wù)匹配，就是精確的匹配出與請(qǐng)求服務(wù)完全相一致的服務(wù)，這種匹配方式往往查全率比較低。性能測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn):基于關(guān)鍵字的服務(wù)匹配算法的平均查全率和平均查準(zhǔn)率分別為22%和17．6%，基于相似度的語(yǔ)義匹配的平均查全率和平均查準(zhǔn)率分別為68．8%和62%，而PSMA算法的平均查全率和平均查準(zhǔn)率分別為76．8%和68．4%。具體測(cè)試結(jié)果如圖4和圖5所示。顯然，本文提出的PSMA算法在性能上不僅比傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的服務(wù)匹配算法有了較大的提高，而且相對(duì)于普通的基于相似度的語(yǔ)義匹配也有了一定的提高。圖53種算法的查準(zhǔn)率比較(α=0．4)Fig．5Comparisonresultofprecisionratiobetweenthethreedeferentalgorithms(α=0．4)4結(jié)論與展望本文提出了一種基于本體論的語(yǔ)義相似度的服務(wù)匹配算法PSMA。與以往的只對(duì)服務(wù)名稱進(jìn)行相似度匹配的算法不同，該算法采用計(jì)算服務(wù)名稱和服務(wù)屬性的綜合相似度來(lái)度量服務(wù)間的相似度，能夠更加準(zhǔn)確的度量?jī)蓚�(gè)服務(wù)之間的相似度。在不同的樣本空間下，將PSMA與基于關(guān)鍵字的服務(wù)匹配算法以及基于相似度的語(yǔ)義匹配進(jìn)行比較，討論了查全率和查準(zhǔn)率的變化。性能測(cè)試結(jié)果表明，該算法在查全率和查準(zhǔn)率方面都高于基于關(guān)鍵字的匹配算法以及基于相似度的語(yǔ)義匹配算法。文中只研究了相似度大于一定閥值的服務(wù)，如試驗(yàn)中取的0．6，并沒(méi)有對(duì)相似度大于這個(gè)閥值的服務(wù)進(jìn)行更精細(xì)的分類;而且只考慮了服務(wù)名稱和服務(wù)屬性兩個(gè)值來(lái)確定服務(wù)間的相似度，下一步將會(huì)考慮更多的參數(shù)來(lái)綜合判斷兩個(gè)服務(wù)之間的相似度，這樣有利于獲得服務(wù)間更精確的匹配相似度，進(jìn)而為用戶更好地服務(wù)。參考文獻(xiàn):［1］ECFIArchGroup．FundamentalLimitationsofCurrentIn-ternetandpathtoFutureInternet［EB/OL］
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算研究中心;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2012CB315803) 重慶市自然科學(xué)重點(diǎn)基金(CSTC,2012jjB40008)~~
【分類號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2520821