[論文レビュー] A Three Phase Semantic Web Matchmaker

Golsa Heidari, Kamran Zamanifar|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2021

Service-Oriented Architecture and Web Services参考文献 28被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、入出力パラメータの意味的性質に基づいて、グラフベースのフローネットワークとFord-Fulkersonアルゴリズムを用いて、Webサービス間のマッチングスコアを計算する3段階の意味的Webマッチメイカーを提案する。意味的類似度を二部グラフ内の重み付きエッジとしてモデル化することで、動的サービス指向環境において効率的で低複雑性のサービスマッチングを実現し、最適なパフォーマンスを達成する。

ABSTRACT

Since using environments that are made according to the service oriented architecture, we have more effective and dynamic applications. Semantic matchmaking process is finding valuable service candidates for substitution. It is a very important aspect of using semantic Web Services. Our proposed matchmaker algorithm performs semantic matching of Web Services on the basis of input and output descriptions of semantic Web Services matching. This technique takes advantages from a graph structure and flow networks. Our novel approach is assigning matchmaking scores to semantics of the inputs and outputs parameters and their types. It makes a flow network in which the weights of the edges are these scores, using FordFulkerson algorithm, we find matching rate of two web services. So, all services should be described in the same Ontology Web Language. Among these candidates, best one is chosen for substitution in the case of an execution failure. Our approach uses the algorithm that has the least running time among all others that can be used for bipartite matching. The importance of problem is that in real systems, many fundamental problems will occur by late answering. So system`s service should always be on and if one of them crashes, it would be replaced fast. Semantic web matchmaker eases this process.

研究の動機と目的

• 動的サービス指向アーキテクチャ（SOA）における高速かつ正確なサービス発見の課題に対処すること。
• 入出力パラメータの意味的性質をフローネットワーク内の重み付きエッジとしてモデル化することで、意味的マッチメイキングを向上させること。
• 障害回復のリアルタイムシナリオにおけるマッチング時間の短縮とシステムの応答性の向上。
• すべてのサービスが共通のOWLオントロジーで記述されることを要件とすることで相互運用性を確保すること。
• 既存の二部マッチングアルゴリズムに比べて最小限の計算オーバーヘッドで効率的な代替手段を提供すること。

提案手法

• ノードがWebサービスの入出力パラメータを表す二部グラフを構築し、エッジが意味的類似度スコアを表す。
• オントロジーに基づくマッチングを用いて、パラメータの型と値の間の意味的類似度に基づきエッジに重みを付与する。
• 構築されたフローネットワーク上でFord-Fulkersonアルゴリズムを用いて、マッチメイキングプロセスを最大フロー問題としてモデル化する。
• 共通のOWLベースのオントロジーを用いて、すべてのサービスにおける意味的記述を標準化し、一貫性のあるマッチングを実現する。
• 候補となるサービス間の最大マッチングレートを計算するためのアルゴリズムを適用し、障害発生時の最良の代替サービスを特定する。
• アルゴリズムの低時間計算量を活用してパフォーマンスを最適化し、リアルタイムでのサービス交換に適したものとする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動化されたマッチメイキングに適した、Webサービスパラメータ間の意味的類似度をどのように効果的に定量化できるか？
• RQ2 二部グラフにおける最大フロー問題として、サービスマッチングを効率的にモデル化し計算する最良の方法は何か？
• RQ3 フローネットワークベースのアプローチは、実行時間と正確性の面で、既存の意味的マッチングアルゴリズムを上回ることができるか？
• RQ4 共通のOWLオントロジーを使用することで、サービス発見の信頼性と一貫性はどのように向上するか？
• RQ5 この手法は、頻繁な障害が発生する動的サービス環境において、応答時間をどの程度短縮できるか？

主な発見

• 提案手法は、サービスマッチメイキングを最大フロー問題としてモデル化することで、最適なマッチングパフォーマンスを達成する。
• フローネットワーク内のエッジに意味的スコアを重みとして用いることで、最良のサービス候補を正確かつ効率的に特定可能となる。
• 既存の二部マッチング技術と比較して、本アルゴリズムは最も短い実行時間を示し、リアルタイム応答性が向上する。
• 障害発生時における迅速なサービス交換が可能となり、システムの可用性と信頼性が維持される。
• 共通のOWLオントロジーの要件により、異種のサービス記述間での意味的整合性と相互運用性が保証される。
• 本手法は実世界のSOA環境で検証され、動的で障害に強い環境において強く適用可能であることが示された。