一种基于工作流网的语义WEB服务行为匹配方法.pdf

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

附图1展示了基于工作流网模型的行为匹配方法的逻辑结构，主要分为三个部分，工作流网转换器，行为匹配器及I/O匹配器。工作流网转换器将OWLS复合服务映射为工作流网，实现语义Web服务的形式化描述，同时将复合服务中涉及到的原子服务添加到服务注册中心，为后期的I/O匹配器提供服务查询。行为匹配器根据服务的工作流网描述，根据工作流网的动态特征，应用查找一致性算法对模型进行匹配工作。在行为匹配器中，对于单个原子服务的匹配工作则运用I/O匹配器来完成。I/O匹配器利用本地构建的服务注册中心和本体库完成匹配工作。

附图2是工作流网转换模块结构图，它由五个部分组成，通过这五个部分的相互协作完成从OWLS语义服务到工作流网模型的转换，具体描述如下：

1)工作流网处理模块接受来自外部的OWLS复合服务文件，调用OWLS解析器对OWLS文件进行自顶向下的解析，当解析到控制结构的时候，就调用OWLS控制结构转换模块，每一种控制结构均映射为一种工作流网模型；

2)当解析到Perform结构时，表示某个语义Web服务被调用，这时工作流网处理模块将该服务转换为一个Transition，并调用服务注册模块；

3)在服务注册模块中，将语义Web服务中的输入、输出参数以概念的形式添加到本体库中，同时也将服务注册到服务中心，并建立起输入、输出参数与服务之间的映射，方便后期的查询，该服务注册中心在模型转换的时候是缓存在主存中，从而提高检索效率；

4)当工作流网处理模块解析完一个控制结构时，就调用工作流网组装模块，将该模型组装到整个模型当中，每一种控制分别对应一种组装方式；

5)当OWLS复合服务描述文件解析完毕，工作流网模型同时生成。最后工作流网处理模块返回生成的工作流网模型。

在本发明中，采用的形式化工具是工作流网WF-net，它是对标准的Petri网进行扩展而得到的一种形式化工具。假定OWLS组合服务S是一个WF-netW(P，T，F，i，o，OF)，其定义如下：

P是有限库所集合，P＝CP∪DP，其中CP是控制库所集，DP是数据库所集；

T是有限转换集，

F为弧线集合，F＝CF∪DF，其中CF是内部控制流关系，DF是内部数据流关系，

i是源库所，i∈CP且满足不存在任何t∈T，使得(t，i)∈F；

o是汇结库所，o∈CP且满足不存在任何t∈T，使得(o，t)∈F；

OF:F→OP_s ∪{ε}是一个映射函数，即将W中的每一变迁映射为OWLS服务的输入输出数据库所OP_s，其中OP_s＝(DP_I，DP_o)是一个二元组，DP_I是输入数据库所集合，DP_O是输出数据库所集合。如果该变迁没有数据库所可映射，则设置为ε；

如果在W中加入一个新的变迁t^*，那么得到的工作流网W^*＝(P，T∪{t^*}，F∪{(o，t^*)，(t^*，i)}，i，o，OF∪{t^*→ε})是强联通的。

在本发明中，Perform转换为一个Transition，这个Transition与两个ControlPlace相连接，分别表示Perform可以执行或执行结束。输入和输出参数分别转换为ReadPlace和ProducePlace。

控制结构包括顺序结构，在顺序结构中将后一个工作流网的Start库所加入到前一个转换的后置集合和边集中，并将前一个转换加入到Start库所的前置集合中，删除End库所，将设置后一个工作流网的End库所为新的End库所。

控制结构包括选择结构，在选择结构中，主要进行的是多个分支的Union操作，即将其他分支加入到工作流网中。多个分支之间存在竞争关系，一个分支执行之后剥夺其它分支执行的权利，这是通过所有分支共享一个库所来实现。主要分为四个步骤：1)为加入的分支增加一个连接库所(GrayTransition)，用于新分支与工作流网主体的Start库所连接。2)更新新库所与工作流网的信息，包括前置、后置集合及边集合的信息。3)将新分支连接到前面分支的End控制库所上。4)删除新分支的End库所。

控制结构包括并行结构，在并行结构中，所有的分支通过共享同一个转换来实现并行，即在所有的分支中，一个分支的执行不会剥夺其它分支的执行的权利，所有的分支都可以得到执行。在Split-Join中，所有的分支最后也都要连接到同一个转换，表示只有所有的分支执行结束才能进行下一步的操作。而Split则不同，一旦将执行的权利授予所有的分支之后，它直接进入下一个操作，而不等待分支结束完毕。

控制结构包括循环结构，在循环结构中，关键是在工作流网结构中加入一条回边。Repeat-While与Repeat-Until的区别主要是条件判断的时间不同，在工作流网结构中表现出来就是生成的分支位置不同，Repeat-While的分支在Start库所处，而Repeat-Until则是在End处。

控制结构包括Any-Order结构，Any-Order结构表示Web Service可以以任意的顺序执行，在模型中，执行顺序的任意性主要是通过控制库所来实现。在Any-Order的入口处，该库所获得标示(Marking)，左右两个分支都有权利执行，一旦其中一个分支执行，其它分支将被剥夺执行的权利，当一个执行完毕之后，该库所又获得标示，这时当前分支返回到入口处，重新进行选择一分支执行，从而实现了执行的任意性。

在本发明中，I/O匹配器的主要功能是判断语义服务模型中单个原子服务的匹配程序，附图3展示了I/O匹配器的结构模块，具体的实现步骤为：

1)匹配处理模块接受来自外部的服务匹配请求，调用OWLS解析器解析服务描述OWLS文件，提取语义服务中的输入与输出参数，并将参数以本体概念的形式添加到本体库中，最终在本体库中形成一棵概念树，为后面的推理机模块提供数据支持；

2)根据输入参数，调用推理机得到与输入参数相等或是输入参数父类的概念。并将相等的概念标记为Exact，而父类的概念标记为Plug-in；

3)将步骤2)中得到的概念传到Input服务模块，该模块通过服务注册中心，查询在输入参数中包含这些概念的服务，建立起输入概念与服务之间的映射关系。最后将满足所有输入参数的服务返回并作为输入参数服务候选集；

4)根据输出参数，调用推理机得到与输入参数相等、输出参数直接子类和子孙类的概念，并依次标记为Exact、Plug-in和Subsumes；

5)将步骤4)中的概念传到Output服务模块。该模块与Input服务模块类型，最后返回输出参数服务候选集；

6)匹配处理模块根据输入参数候选集与输出参数候选集，对两个集合求交集运算。最后得到三种匹配类型的服务。这三种服务类型分别为Exact、Plug-in和Subsumes。Exact对应精确语义匹配，它要求服务的输入参数与输出参数与请求的服务一致；相比Exact，Plug-in放宽了服务输入条件，只需保证服务可被调用，服务输出概念可以是请求输出概念的直接子类；Subsumes进一步放宽了匹配限制，服务输出概念可以是请求输出概念的所有派生类(子孙类)。

附图4是行为匹配算法实现流程示意图，行为匹配器根据工作流网的标示信息，在动态的执行过程中，根据两个模型的动态信息来判断其行为的一致性。其算法描述如下：

算法数据：假定M₁，M₂为两个工作流网的初始标示。

发现一致性算法步骤描述：

1)从M₁中的可激发状态集中取出一个候选转换，一般情况下是取出可激发状态集合中的第一个转换activeTansition；

2)判断actiiveTransition转换的类型，如果是控制转换，则执行4)步骤，如果是一般转换(GeneralTansion)，则执行3)步骤；

3)判断在当前的M₂标示中是否包含有activeTansition转换，如果不包含，则退出算法，并标示不满足一致性算法；如果包含，则选择activeTransition为M₂的候选转换，并将M₂执行到下一个标示状态M′₂。判断包含关系的过程中会调用I/O匹配器，进行原子服务的匹配，并记录两个当前标示的包含数据，以供计算模型匹配相似度时使用。在该过程中会处理环结构(如Repeat-Until，Repeat-While及AnyOrder三种控制结构)；

4)执行转换操作，根据转换类型的不同，可以将执行操作分为两类。如果转换为控制类型，则执行操作：401)将转换的前置控制库所移出标示M₁的控制库所列表，并将其token赋值为false，最后将库所加入到已访问列表；402)将转换的后置控制库所加入到标示的控制库所列表，并将其token赋值为true；403)将该转换从可激发状态集中移出。如果转换为一般转换(对应于具体的Web服务)，则执行操作，411)将转换中的入口控制库所移出标示的控制库所列表，并将其token赋值为false；412)将出口控制加入到标示M₁的控制库所列表，并将其token赋值为true；413)将转换的前置数据库所的token赋值为false，但并不从数据库所列表中移出，表示数据库所不能被消耗；414)将与转换的后置数据库所加入到标示M₁的数据库所列表，并将其token赋值为true。这些库所由OWLS文件中的InputBinding得到；415)将该转换从可激发状态集中移出；

5)检测可激发状态集的执行条件，在分支结构中一个分支转换的执行会剥夺另一个转换的执行，将被剥夺执行条件的转换移出可激发状态集；

6)转换标示状态，将Petri网由M₁状态转换到M′₁，在该过程中会判断是否有循环操作及分支操作；

7)判断M′₁是否为结束标示，若M′₁为结束标示，则再判断M′₂是否为结束标示，若M′₂为结束，则满足发现一致性算法，否则不满足算法，在这两种情况下都要退出算法。若M′₁不是结束标示，则执行1)步骤。

本发明根据附图4所示的匹配算法，在算法的执行过程中记录两个工作模型的相关数据，当执行完成之后根据所记录的数据进行匹配相似度的计算，计算公式为：假定W₁，W₂分别为两个WF-net网模型，M₁和M₂分别是这个模型的标示，L为W₁的执行序列集合，则W₁，W₂的行为相似度表示如下：

precision(W1,W2)=ABS(α*λ+β*(1|L|Σσ∈L1|σ|(Σi=0|σ|enabled(W1,M1)∩enabled(W2,M2)||enabled(W2,M2)|)))]]>

该公式分为两个部分，前半部分表示是否满足查找一致性，后一部分则描述了两个模型在动态执行过程中保持一致性的程度。其中ABS表示对数值取绝对值，|X|表示集合X中的元素数量。α，β是两个计算参数，满足α+β＝1，λ有两个取值，最后precision的值在(0，1]之间。α，β取值为α＝0.6，β＝0.4。