Matching Algorithm Based on Semantic Similarity of Service Requirement Ontology for CAE Simulation in Cloud Platform
저자
Ziyun Deng ; Jing Zhang ; Lijun Cai ; Lei Chen ; Tingqin He
발행기관
학술지명
International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
권호사항
발행연도
2016
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
221-242(22쪽)
제공처
중단사유
※ eArticle의 서비스 중단으로 원문이 제공되지 않습니다.
When Cloud Platform for Computer Aided Engineering Simulation (CPCAES) are developed to use Service-Oriented Architecture (SOA), on the one hand, it’s necessary to accurately express the service requirements of users, on the other hand it’s need to semantic of the existing services in the platform, and then to match the ontologies. The existing Ontology Web Language for Services / Universal Description Discovery and Integration (OWL-S / UDDI) algorithm has weak matching precision, and not meet the Computer Aided Engineering (CAE) simulation applications. The other semantic similarity algorithms also have weakness in judgment factor, or do not meet the requirements of CAE simulation applications for matching to service requirement ontology in cloud platform. Such that, the authors present a kind of ontology of service requirement for CAE simulation, model the content of the ontology, including resource requirements, computing requirements, computing job requirements, input, output, etc. The authors give the ontology mapping relationship between Ontology Web Language for Services (OWL-S) and the ontology, give the matching decision rules for the ontologies, propose a matching algorithm for matching the ontologies, and compare with the classic OWL-S / UDDI matching algorithm and a similarity matching algorithm proposed in other paper in the ability for measure the similarity quantity of services, the ability to suit the applications, as well as algorithms recall rate and precision rate. The results show the matching algorithm proposed in this paper is more suitable for service requirement ontology of CPCAES, can use the quantify value for the similarity analysis to the ontologies, and has higher precision rate and higher recall rate, which can reach about 90%. The research work in this paper is used in the second prototype of CPCAES, and the research team is developing the third prototype based on semantic Web Services and SOA framework.
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