楊 健，朱 斌，劉 寧，李冠宇

(大連海事大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連 116026)

一種本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法

楊 健，朱 斌，劉 寧，李冠宇

(大連海事大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連 116026)

現(xiàn)有的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法是基于關(guān)鍵字搜索，且手動地查詢用戶需求的云服務(wù)，其查詢結(jié)果中會包含不相關(guān)的信息，容易遺漏相關(guān)的服務(wù)，增加用戶工作量且不能滿足用戶的一些高級個性化查詢要求。為了解決現(xiàn)有云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法中的這些問題，提出了一種語義物聯(lián)網(wǎng)中本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。該方法利用云本體的概念匹配技術(shù)，借助推理機對云服務(wù)的描述信息和用戶需求的描述信息進行相似性推理，增強了用戶需求與云服務(wù)之間的匹配精度。通過對本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)框架與算法的描述以及實驗后的性能分析表明，該方法可以為服務(wù)請求者提供更加準(zhǔn)確的服務(wù)，提高了服務(wù)發(fā)現(xiàn)的成功率并高效地發(fā)現(xiàn)滿足用戶需求的云服務(wù)。

云計算；云服務(wù)；云本體；本體增強；云服務(wù)發(fā)現(xiàn)

0 引 言

隨著云計算的廣泛應(yīng)用，云服務(wù)資源的種類隨之不斷增加，云服務(wù)提供者以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)媒介向云服務(wù)使用者提供云資源及服務(wù)，但是云服務(wù)使用者卻很難有效地使用[1]。這是因為到目前為止，還沒有一個明確的方法可以有效地從多種多樣的云服務(wù)中發(fā)現(xiàn)最符合用戶需求的云服務(wù)。

現(xiàn)有的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法是基于關(guān)鍵字搜索，以傳統(tǒng)的搜索引擎作為查詢機制。用戶查找到云服務(wù)后，還需要手動查看關(guān)于云服務(wù)的描述信息[2]，既而找到最滿足需求的云服務(wù)。該方法不僅增加了用戶的工作量，而且很容易遺留與需求相關(guān)的云服務(wù)。因此，用戶需要一種能夠更加快速、高效地查找出滿足需求的新方法。

針對上述問題，文中提出了語義物聯(lián)網(wǎng)中本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。該方法在云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)過程中，創(chuàng)建云本體，將本體、概念之間的關(guān)系應(yīng)用于云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)過程中，實現(xiàn)云計算領(lǐng)域內(nèi)知識的推理與重用，使計算機更好地解析概念和屬性所表達的真實含義。

云服務(wù)的描述信息與用戶需求的描述信息借助推理機進行相似性推理與匹配后，可以提高兩者之間的相似程度，有效地為用戶提供滿足個性化需求的云服務(wù)。

1 基本概念

1.1 云計算

云計算(Cloud Computing)[3]是一種新型的計算模式，以互聯(lián)網(wǎng)作為工具提供動態(tài)的，且容易擴展的虛擬化資源，同時可以對相關(guān)服務(wù)進行增加、使用和交付等操作。云計算[4]對云外的用戶提供不同層次與級別的多種服務(wù)，并且可按需動態(tài)配置服務(wù)。云計算特有的以“一切資源即服務(wù)”為中心的服務(wù)方式，即一切資源都是以服務(wù)的形式提供給用戶選擇和使用，使得云計算成為繼語義網(wǎng)之后的又一流行詞。

云計算的服務(wù)模式[5]主要有：

(1)軟件即服務(wù)(Software as a Service,SaaS)：服務(wù)使用者通過Internet訪問服務(wù)提供者開發(fā)的，且以服務(wù)模式提供的軟件功能，使用者不需要關(guān)心軟件所在主機的底層基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)具體是什么形式。

(2)平臺即服務(wù)(Platform as a Service，PaaS)：指將開發(fā)軟件所使用的平臺作為一種服務(wù)資源，以SaaS的模式交給服務(wù)使用者進行使用。

(3)基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure as a Service，IaaS)：服務(wù)使用者以Internet作為基礎(chǔ)從完整的計算機基礎(chǔ)設(shè)施中獲得服務(wù)。

1.2 云服務(wù)

云計算以互聯(lián)網(wǎng)為媒介提供動態(tài)的，易于擴展的虛擬化服務(wù)資源。將網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)比喻成“云”，抽象地表示互聯(lián)網(wǎng)和底層基礎(chǔ)設(shè)施。云服務(wù)指以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，以按照需求的方式來獲取自身所需要的服務(wù),特點是按照需求進行分配且容易進行擴展[6-7]。它意味著可以通過互聯(lián)網(wǎng)將計算和存儲能力以商品的形式進行流通。

簡單地說，云服務(wù)將企業(yè)發(fā)展所需要的軟硬件和資料都存放在網(wǎng)絡(luò)上，無論什么時間、地點，只要使用設(shè)備都能互相連接，就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的儲存、獲取、運算等目的。

到目前為止，使用較多的云服務(wù)有公有云(Public Cloud) 和私有云(Private Cloud)兩種，見表1。

表1 公有云與私有云的區(qū)別

1.3 本體與云本體

1.3.1 本 體

本體，又被稱為本體論[8]，被知識工程學(xué)者當(dāng)成一種能夠在語義和知識層面上描述信息系統(tǒng)的概念建模的工具。

1993年，Gruber給出了一個最為流行的定義：本體是概念模型的明確的規(guī)范說明。這個定義包含的四層含義如表2所示。

表2 本體定義的四層含義

概括地說，本體即為概念以及概念之間的關(guān)系[9]。

1.3.2 云本體

云計算作為一種新型的計算模式，允許用戶通過網(wǎng)絡(luò)臨時使用各種計算機基礎(chǔ)設(shè)施。云計算的提供商將這些基礎(chǔ)設(shè)施抽象成一個或多個抽象層，每層提供一種服務(wù)。軟件應(yīng)用程序、編程平臺、數(shù)據(jù)存儲、基礎(chǔ)設(shè)施和硬件都被抽象成一種服務(wù)，這些服務(wù)被看作是云計算服務(wù)的核心，但是其內(nèi)部關(guān)系十分模糊復(fù)雜導(dǎo)致內(nèi)部互操作非常困難。而且云計算領(lǐng)域也缺少對內(nèi)部依賴關(guān)系的理解，阻礙了云計算領(lǐng)域研究的進一步發(fā)展。因此，Youseff[10-11]等嘗試著為“云”建立一個詳細(xì)的本體，并提出了介紹云計算領(lǐng)域的知識、組件及其之間關(guān)系的新概念。

文中所提出的云本體，是為了查找基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)中提供的服務(wù)而創(chuàng)建的云計算領(lǐng)域本體。建立云本體可以幫助用戶更好地理解云計算模型中各個組件之間的內(nèi)部關(guān)系，以及如何利用其他的云組件重新組合現(xiàn)有的系統(tǒng)來滿足某種新的需求[12]。

圖1為云本體中云概念之間的層次化關(guān)系。云本體包括軟件應(yīng)用層、編程平臺層、硬件層以及云系統(tǒng)層。其中，云系統(tǒng)層為主要層次，包括平臺即服務(wù)層、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層、數(shù)據(jù)即服務(wù)層、軟件即服務(wù)層以及通信即服務(wù)層。

2 本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)

2.1 本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)的總體框架

云服務(wù)提供者通過注冊中心注冊發(fā)布自己所提供的云服務(wù)，并在注冊服務(wù)的同時提供關(guān)于云服務(wù)的描述信息。另一方面，云服務(wù)需求者通過Web界面提交自己的請求。當(dāng)發(fā)現(xiàn)平臺收到該請求信息后，首先對其進行預(yù)處理，處理成系統(tǒng)可以識別的需求格式，并將處理結(jié)果發(fā)送到推理及匹配模塊。當(dāng)推理匹配模塊收到經(jīng)過預(yù)處理的需求信息后，便與發(fā)布在注冊中心的云服務(wù)描述信息進行推理與匹配。在匹配過程中參考云本體，借助語義推理機對兩者進行相似性推理，獲得概念之間的相似程度，增強服務(wù)匹配精度。經(jīng)過需求信息預(yù)處理，需求信息與服務(wù)信息的匹配，服務(wù)過濾與評分，選出滿足用戶請求的服務(wù)，將結(jié)果通過Web界面返回給用戶參考。

圖1 云本體中概念之間的層次化關(guān)系圖

由此，圖2提出了本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)框架這一概念性模型。該框架的核心功能主要包括Web界面、注冊中心、信息預(yù)處理、服務(wù)匹配以及服務(wù)的評估與過濾。

(1)Web界面。

是用戶和系統(tǒng)交互的接口。云服務(wù)提供者以標(biāo)準(zhǔn)的屬性規(guī)格注冊自己的云服務(wù)，云服務(wù)需求者通過Web界面以標(biāo)準(zhǔn)的屬性規(guī)格向系統(tǒng)提交自己的服務(wù)請求。例如，用戶需要選擇自己所需的操作系統(tǒng)、CPU等一系列信息。系統(tǒng)收到用戶的請求后，請求將被發(fā)送到預(yù)處理模塊進行處理。當(dāng)云服務(wù)發(fā)現(xiàn)過程完成時，若該服務(wù)與用戶的請求一致，則通過Web接口返回給用戶，供用戶選擇和使用。

(2)注冊中心。

注冊中心包含已注冊服務(wù)的提供者及其所提供的服務(wù)，同時也包含了云服務(wù)提供者和需求者制定的每一種服務(wù)方案的價格效用、時隙效用和平均效用的基本信息。這些基本信息用于計算PTN(Price and Timeslot Negotiation)效用，精確決定云服務(wù)的保留。

(3)預(yù)處理。

收到Web界面發(fā)送過來的用戶需求信息后，預(yù)處理階段將服務(wù)請求信息進行分詞處理，并將服務(wù)請求信息轉(zhuǎn)化成系統(tǒng)可以識別的向量格式，稱之為請求服務(wù)(RS)，發(fā)送到服務(wù)匹配模塊，與云服務(wù)提供者在注冊中心注冊發(fā)布的服務(wù)即目標(biāo)服務(wù)(OS)進行匹配。在預(yù)處理的過程中，需要進行詞法分析、停用詞刪除等操作。主要目的是提取用戶查詢請求中有用的服務(wù)信息，使得經(jīng)過該模塊處理后的服務(wù)請求信息更能精確地表達用戶的需求。

預(yù)處理階段的執(zhí)行過程主要包括四個步驟：

·Web界面收到用戶提交的需求信息后將查詢請求信息發(fā)送至推理機。

·推理機分別對每個查詢請求信息查詢云本體，判定查詢請求信息是否存在于云本體中，把不存在于云本體中的查詢條件或參數(shù)剔除掉。

·將收到的查詢請求信息進行詞法分析、分詞等操作，進行標(biāo)準(zhǔn)化，以達到本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可以識別的統(tǒng)一表現(xiàn)形式的目的。

·規(guī)范化、可以識別的服務(wù)請求描述發(fā)送給語義服務(wù)匹配引擎。

(4)服務(wù)匹配。

語義推理機根據(jù)服務(wù)信息和已發(fā)布注冊的服務(wù)信息，運用本體中的概念，概念間所包含的各種關(guān)系，以及推理機的推理功能來計算二者的匹配程度，最后將匹配結(jié)果返回給服務(wù)匹配引擎。文中設(shè)計了針對三種不同情況的云服務(wù)匹配方法，計算兩個服務(wù)之間的相似程度。

(5)PTN原理的服務(wù)評分與過濾。

對滿足用戶需求的云服務(wù)進行評分與過濾，服務(wù)效用是決定服務(wù)評分的主要因素。PTN原理方便需求者和提供者之間進行服務(wù)協(xié)商。云服務(wù)發(fā)現(xiàn)過程參考查閱所構(gòu)建的云本體，以便找到最符合用戶個性化需求的服務(wù)。PTN原理提供給云服務(wù)的需求者多種依據(jù)價格和時間的服務(wù)方案。在云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)過程中，PTN原理和服務(wù)過濾一起被執(zhí)行，用戶可以看到不同服務(wù)的價格和時隙的效用，選出滿足自己偏好的最優(yōu)服務(wù)。

2.2 云服務(wù)發(fā)現(xiàn)的算法描述以及推理方法

云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)過程可以描述如下：用戶提交服務(wù)查詢請求信息，云服務(wù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)首先預(yù)處理用戶的需求信息，處理成系統(tǒng)可以識別的格式，并將其發(fā)送到服務(wù)匹配模塊。在接收到請求后，服務(wù)匹配模塊計算請求服務(wù)信息和已注冊的云服務(wù)信息之間的相似程度。經(jīng)過連續(xù)不斷地處理、匹配，提高了過濾效果，找到滿足用戶需求的服務(wù)。

云本體提供的元數(shù)據(jù)信息，描述了數(shù)據(jù)的語義，包括云概念和云個人及其之間的關(guān)系。云服務(wù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)接收到用戶提交的參數(shù)信息后，參考查詢構(gòu)建云本體來實現(xiàn)服務(wù)的推理和匹配。

對于服務(wù)之間的匹配，利用構(gòu)建的云本體，有以下三種情況[13-15]：相似性推理、等價性推理、數(shù)據(jù)類型屬性相似性推理。

(1)相似性推理。

通過統(tǒng)計兩個概念節(jié)點可達的共同節(jié)點來計算。概念的相似性代表了概念之間的共性。概念相似性的計算如式(1)所示：

(1)

其中，ρ為影響度，取值范圍為[0,1];α(x)是節(jié)點x向上可達的節(jié)點集合；α(x)∩α(y)是節(jié)點x,y向上可達的節(jié)點交集，是概念x和概念y共性的象征。

Simconp(x,y)=0表示概念x與y不相似，Simconp(x,y)=1則表示概念x和y相等。但是，相似性推理不能比較兩個兄弟節(jié)點之間的相似性。

(2)等價性推理。

等價性推理是基于標(biāo)簽值來決定兄弟節(jié)點概念之間的相似性。例如計算兩個軟件版本之間的兼容性，用兩個兄弟節(jié)點代表不同的軟件版本，經(jīng)過相似性推理會得到很高的相似度，但是依據(jù)兄弟節(jié)點代表時間先后順序的標(biāo)簽值來計算，就會得到不同的相似度。兩個兄弟節(jié)點概念之間的相似性如式(2)所示：

(2)

其中,c1,c2分別為概念x和概念y的標(biāo)簽值;Sim(x,y)為推理時得到的相似度值。

(3)數(shù)據(jù)類型屬性相似性推理。

數(shù)據(jù)類型的相似性推理用來決定兩個數(shù)據(jù)類型概念之間的相似性。相同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)類型相似性計算如式(3)所示：

(3)

其中,x為第一個數(shù)據(jù)類型的屬性值；y為第二個數(shù)據(jù)類型的屬性值；c為概念名；Maxc和Minc為數(shù)字屬性的取值范圍。

若提供服務(wù)與云服務(wù)之間的匹配滿足上述匹配方法之一，且得到的匹配度大于規(guī)定的閾值，則進行下一個概念的比較，直到完成所有的概念和屬性的比較。若服務(wù)的所有概念和屬性都滿足用戶的需求，則將服務(wù)信息通過Web接口返回給用戶，由用戶來選擇最佳的服務(wù)。如果不滿足上述情況，則中止比較。

云服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法的偽代碼如下所示：

對所有經(jīng)過預(yù)處理后得到的請求服務(wù)結(jié)果集合:{R(1),R(2),…,R(N)}1.while(注冊中心目標(biāo)服務(wù)數(shù)量>0)計算目標(biāo)服務(wù)集合{s(1),s(2),…,s(N)}中s(1)和請求服務(wù)集合{R(1),R(2),…,R(N)}中R(1)的相似性: Step1:相似性推理 Step2:等價性推理 Step3:數(shù)據(jù)類型推理2.如果兩個概念經(jīng)過Step1得到相同的相似度,則它們是兄弟節(jié)點那么進行Step23.如果兩個概念是數(shù)據(jù)類型的值那么進行Step34.否則進行Step15.經(jīng)過步驟2^4,計算所有目標(biāo)服務(wù)的服務(wù)效用:ServiceUtility=∑Ni=1term(i)×weight(k)term(i)=1N∑Ni=1Sim(userk,provideri)其中,weight=1/NPTNUtility=1/2(ConsumerUtility+ProviderUtility)6.根據(jù)服務(wù)效用對結(jié)果進行評分7.選擇服務(wù)效用最高的結(jié)果作為最符合用戶需求的云服務(wù)8.如果用戶接受到多個服務(wù)方案,那么用戶選擇PTN效用最高的服務(wù)并且拒絕其他服務(wù)結(jié)束

2.3 本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的測試結(jié)果分析

為了驗證本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的有效性，設(shè)定了系統(tǒng)的測試數(shù)據(jù)集，并將測試數(shù)據(jù)集合存儲在MySQL數(shù)據(jù)庫中，用來模擬云服務(wù)的注冊中心。實驗中對160個云服務(wù)提供者提供的云服務(wù)分兩種情況進行測試：(1)不使用云本體的傳統(tǒng)方法；(2)本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。

在第1種情況下，只有當(dāng)云服務(wù)提供者提供的服務(wù)信息與用戶的需求信息完全一致時才被認(rèn)定為查找成功，許多與用戶需求相關(guān)的信息被遺漏掉，降低了服務(wù)的利用率，增加了用戶的工作量。在第2種情況下，在本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法中，云本體提供云服務(wù)概念、屬性及其之間的關(guān)系，實現(xiàn)云計算領(lǐng)域知識的重用。利用云本體，使得從基于關(guān)鍵字的服務(wù)匹配模式變成了基于語義的服務(wù)匹配模式，只要云服務(wù)提供者提供的云服務(wù)與用戶的需求語義相似，相關(guān)的云服務(wù)就可以被查找出來，從而提升了檢索服務(wù)的精度，減輕了用戶的工作量，很大程度上滿足了用戶的需求。

實驗從以下兩個方面對本體增強的云服務(wù)方法進行評估：一方面是服務(wù)結(jié)果的查準(zhǔn)率；另一方面是服務(wù)結(jié)果的查全率。

定義1：設(shè)本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法所查找到的服務(wù)結(jié)果個數(shù)為R，其中滿足用戶需求的服務(wù)個數(shù)為T，則服務(wù)的查準(zhǔn)率如式(4)所示：

(4)

定義2:設(shè)本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法未被查找到的隱含服務(wù)結(jié)果的總數(shù)為K，其中與用戶需求相關(guān)的服務(wù)結(jié)果個數(shù)為T，則服務(wù)結(jié)果的查全率RP如式(5)所示:

(5)

當(dāng)對云服務(wù)進行精確檢索時，未利用云本體的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法，網(wǎng)頁中的服務(wù)信息被隨機抽取。如果抽取到的云服務(wù)與用戶的需求相關(guān)，則該云服務(wù)的查準(zhǔn)率不為零且值唯一。反之，該云服務(wù)的查準(zhǔn)率為零且查全率也為零。本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法對云服務(wù)的描述和用戶需求進行相似性匹配，增強了匹配精度，提高了查準(zhǔn)率和查全率。

同未利用云本體的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法相比，本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法檢索到的服務(wù)在更大程度上滿足了用戶的需求。這是因為本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法具有較強的過濾和推理功能。對未利用云本體的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法和本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的查準(zhǔn)率和查全率進行分析，得到的相關(guān)數(shù)據(jù)如表3和表4所示。

表3 基于云服務(wù)提供者數(shù)量的E值比較

圖3為兩種方法在不同提供者數(shù)量下的E值。當(dāng)云服務(wù)提供者數(shù)量相同時，未利用云本體的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的查準(zhǔn)率低于本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。

表4 基于云服務(wù)提供者數(shù)量的RP值的比較

圖3 基于云服務(wù)提供者數(shù)量的E值對比圖

圖4展示了基于云服務(wù)提供者數(shù)量的查全率。當(dāng)云服務(wù)提供者數(shù)量相同時，本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的查全率高于未利用云本體的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。

圖4 基于云服務(wù)提供者數(shù)量的RP值對比圖

以上分析結(jié)果表明,本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法與傳統(tǒng)的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法相比，提高了服務(wù)發(fā)現(xiàn)的查準(zhǔn)率和查全率，更適合運用于云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)。

3 結(jié)束語

針對如何高效地查詢滿足用戶需求的云服務(wù)的問題，文中嘗試性地提出了本體增強的云服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。在云服務(wù)的發(fā)現(xiàn)過程中利用構(gòu)建的云本體及本體間的概念和屬性關(guān)系，對云服務(wù)的描述信息和用戶需求信息進行相似性推理，獲得概念之間的相似程度，增強服務(wù)的匹配精度，有效地查找到滿足用戶需求的云服務(wù)。

但文中對云環(huán)境中服務(wù)的發(fā)現(xiàn)方法的研究僅處于一個初級階段，還要做更多的工作。例如，如何對云服務(wù)的描述進行統(tǒng)一的規(guī)定，怎樣從更深的層次構(gòu)建云本體，等等。

[1]HanT,SimKM.Anontology-enhancedcloudservicediscoverysystem[C]//Proceedingsoftheinternationalmulticonferenceofengineersandcomputerscientists.[s.l.]:[s.n.],2010:17-19.

[2]KangJ,SimKM.Towardsagentsandontologyforcloudservicediscovery[C]//Proceedingsofinternationalconferenceoncyber-enableddistributedcomputingandknowledgediscovery.[s.l.]:IEEE,2011:483-490.

[3]VaqueroLM,Rodero-MerinoL,CaceresJ,etal.Abreakintheclouds:towardsaclouddefinition[J].ACMSIGCOMMComputerCommunicationReview,2008,39(1):50-55.

[4]DillonT,WuC,ChangE.Cloudcomputing:issuesandchallenges[C]//Procof24thIEEEinternationalconferenceonadvancedinformationnetworkingandapplications.[s.l.]:IEEE,2010:27-33.

[5]KangJ,SimKM.Cloudle:amulti-criteriacloudservicesearchengine[C]//ProcofIEEEAsia-Pacificservicescomputingconference.[s.l.]:IEEE,2010:339-346.

[6] 張 潔,何利文,黃斐一,等.一種應(yīng)用于云計算環(huán)境下的服務(wù)發(fā)現(xiàn)架構(gòu)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報,2013,45(4):556-562.

[7]KangJ,SimKM.Cloudle:anontology-enhancedcloudservicesearchengine[C]//Procofwebinformationsystemsengineerin.Berlin:Springer,2011:416-427.

[8] 宋 煒,張 銘.語義網(wǎng)簡明教程[M].北京：高等教育出版社,2004.

[9] 黃映輝,李冠宇.語義物聯(lián)網(wǎng):物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)在矛盾之對策[J].計算機應(yīng)用研究,2010,27(11):4087-4090.

[10]YouseffL,ButricoM,daSilvaD.Towardaunifiedontologyofcloudcomputing[C]//Procofgridcomputingenvironmentsworkshop.[s.l.]:IEEE,2008:1-10.

[11]ChapkePP,KeoleRR.Ontologyofcloudcomputing[J].InternationalJournalofComputerTechnology&Applications,2012,3(3):1189-1193.

[12]NagireddiV,MishraS.Anontologybasedcloudservicegenericsearchengine[C]//Procof8thinternationalconferenceoncomputerscience&education.[s.l.]:IEEE,2013:335-340.

[13]SimKM.Towardanontology-enhancedinformationfilteringagent[J].ACMSIGMODRecord,2004,33(1):95-100.

[14] 高 巖.基于本體的信息過濾研究與實現(xiàn)[D].沈陽:沈陽工業(yè)大學(xué),2010.

[15]KangJ,SimKM.Cloudle:anagent-basedcloudsearchenginethatconsultsacloudontology[C]//Procofinternationalconferenceoncloudcomputingandvirtualization.[s.l.]:[s.n.],2010:312-318.

A Method of Ontology-enhanced Cloud Services Discovery

YANG Jian，ZHU Bin，LIU Ning，LI Guan-yu

(College of Information Science & Technology,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)

Existing cloud service discovery method is based on keyword searching,and the cloud services need to be checked by the user manually.Query results in this method contain irrelevant information,which leads to miss the relevant services.At the same time,it cannot satisfy the user high-grade demand and increase in the workload of the user.In order to solve these problems,a method of ontology-enhanced cloud services discovery is proposed,which takes advantage of concepts matching technology of cloud ontology.With the help of inference engine,the similarity between cloud ontology descriptions and user demands is calculated.Description of framework,algorithm and experimental performance analysis show that the new method can provide more accurate services for service requesters.Moreover,it can efficiently discovery some cloud services which meet the demands of users.

cloud computing;cloud service;cloud ontology;ontology-enhanced;cloud service discovery

2015-11-19

2016-03-03

時間：2016-08-01

國家自然科學(xué)基金資助項目(61371090)

楊 健(1990-),女,碩士研究生,CCF會員，研究方向為智能信息處理；朱 斌，副教授，碩士，研究方向為智能信息處理；劉 寧，教授,碩士,研究方向為智能信息處理；李冠宇,教授,博士,研究方向為智能信息處理。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160801.0904.022.html

TP18

A

1673-629X(2016)08-0001-06

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.08.001