普适地理信息服务匹配与发现框架

本章提出了一种基于上下文感知的地理信息服务匹配与发现框架以及地理信息服务多级发现算法，包括服务的基本描述、功能属性、非功能约束条件以及上下文四级匹配算法。实现了根据用户的空间上下文的个性化定制，在本体语义、上下文推理等机制的基础上对地理信息服务进行选择。

上下文感知的地理信息服务匹配与发现框架如图6-1所示。

图6-1　基于上下文感知的地理信息服务匹配与发现框架

上述框架中，核心模块主要包括空间上下文管理与地理信息服务匹配引擎。其中，空间上下文管理模块负责收集用户相关的底层上下文，基于本体进行形式化语义描述，并通过贝叶斯网络推理得到更有借鉴意义的高层空间上下文；地理信息服务匹配引擎负责完成对于地理信息服务匹配和发现的推理，包含了服务的基本描述、功能属性、非功能约束条件以及上下文四级匹配算法。

基于上述框架，地理信息服务的匹配与发现过程主要有以下几个步骤：

(1)对于用户(服务请求者)的各种空间上下文的获取，获取的方式包括通过用户界面的输入、各种传感器信息的收集等；

(2)将收集到的低层空间上下文组织管理起来，进行本体语义形式化建模；

(3)对于低层上下文的本体模型，基于贝叶斯网络对它们进行推理，得到高层空间上下文；(www.xing528.com)

(4)服务的提供者对服务的各种描述信息进行本体建模；

(5)地理信息服务匹配引擎接收到用户的空间上下文、用户对于服务的请求描述、备选服务群的本体描述以后，利用四层推理机制对备选服务进行筛选，并最终按照匹配程度的高低将结果返回。

在整个地理信息服务的匹配与发现过程中，涉及了SOA的完整生命周期，其中的关键步骤包括：

(1)空间上下文的推理。空间上下文包括低层和高层两个大类，从用户的输入和传感器得到的只能是低层上下文，而高层上下文对于指导服务匹配更具有价值，但需要空间上下文的推理模块，结合领域专家知识获得；因此，空间上下文的推理算法显得尤为重要，本书采用了贝叶斯网络作为空间上下文的推理基础，第四章已作详细介绍。

(2)地理信息服务的语义描述。通过语义描述，地理信息服务可以向服务的请求者提供自身的相关信息，完整的服务描述也是提高服务匹配和发现精确度的关键步骤之一。地理信息服务描述包括了功能性和非功能性描述两类。本章认为要对地理信息服务进行有效地描述，首先需要理清地理信息服务的相关语义结构，详见本章6.2节。

(3)地理信息服务匹配策略。地理信息服务的匹配考虑的不仅仅是用户的输入请求和服务的描述，还包括了服务的功能性、非功能性约束条件以及空间上下文等多种因素。本章提出了这样一种策略，首先从语法层次，利用服务的基本描述筛选掉大量不合适的备选服务；接着，利用服务的功能性和非功能性约束条件，衡量地理信息服务的语义匹配程度；最后，对于筛选剩下的地理信息服务，结合用户的空间上下文最终确定它们的匹配程度并返回结果。

(4)地理信息语义相似性。在上述服务的匹配与发现策略中，功能性匹配是很重要的一个环节，其关键步骤就是对用户需求与服务之间的相关要素进行相似性比对，以此确定服务是否满足需求。各相关要素相似性越大，表明需求与服务之间的匹配程度越高；反之相似性越小，表明需求与服务之间的匹配程度越低。本章结合了图论和信息理论两种主流的语义相似性算法，提出了一种适合于地理信息的语义相似性算法。