● 摘要
随着网络和信息技术的快速发展，资源尤其是Web资源，正急剧膨胀，而人们对如何快速准确地发现这些资源、完成资源协同、最大化地实现资源共享的需求也越来越迫切。目前，人们主要通过传统搜索引擎、网格和Web服务等技术从海量信息中获取信息和知识。由于传统搜索引擎主要通过关键字匹配来获取用户对资源的需求，因此不够准确且存在语义二义性；网格和Web服务技术虽然提供了资源协同的良好机制，但仍无法解决大规模海量资源的快速准确定位以及协同应用问题。资源提供者希望能够提供一种满足语义表达需要的、能够精确刻画资源特征的描述语言；而资源使用者则希望当其需求表达不够明确时，可以通过语义机制将自身需求、网上资源以及相关联的信息进行标准化表达转化，并以此为基础，进行信息传递和整合，进而实现资源的自动准确获取；同时，在资源运行时能够利用资源的功能特性和实时QoS信息，选择最优服务质量的资源提供服务。本文在北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室“网络环境下海量信息组织与处理的理论与方法研究”项目的基础上，对资源语义描述、发现和协同机制的关键技术进行了分析和改进，主要贡献如下： 1）提出了基于语义的增强型资源描述语言WSRF-S和基于语义的增强型资源发现服务MDS-S。WSRF-S和MDS-S分别从功能特性、非功能特性和实时状态特性三个角度全面描述了资源的语义特性。2）提出了语义描述的资源发现模型。针对资源的语义异构和结构异构问题，利用资源的功能特性、非功能特性和实时状态特性，分别定义了资源语义相似度和资源结构相似度，并根据实际情况，定义了资源之间的相似度函数。实验表明，该相似度函数可以有效地提高资源发现的查准率和查全率。3）提出了语义描述的资源协同模型。针对资源的静态功能信息和资源的运行时QoS信息，分别定义了基于任务的语义资源协同算法和基于QoS信息的语义资源协同算法，较好地满足了静态组合资源的功能最大化需求以及运行时资源的最佳服务提供和共享。4）总结了本文提出的资源的语义描述、发现和协同机制，提出了资源发现和协同框架的体系结构和原型系统，实现了各主要子系统的功能。