一种根据用户非功能性需求搜索Web服务的方法

摘要

本发明涉及软件工程技术领域，尤其涉及一种根据用户非功能性需求搜索Web服务的方法。本发明处理用户的需求文本，抽取出其中的关键词；使用本体对所获得的关键词进行语义歧义消解；识别其中代表用户非功能性需求的关键词，将其映射到对应的Web服务质量属性上；逐个收集候选Web服务中上述待分析质量属性的数据，使用云变换方法得到对应的原子概念集合；将所获得的原子概念集合逐一转化为对应的合适粒度的候选概念集合；从中分别选出一个与相应的代表用户非功能性需求的关键词最匹配的概念，根据对应的云模型生成查询的组合约束条件。本发明利用云模型的定性定量转换，减少专家主观差异性和环境条件差异性对查询的影响，返回更贴近用户期望的结果。

主权项

一种根据用户非功能性需求搜索Web服务的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1) 利用分词工具对用户的需求文本以句子为单位进行分词处理，抽取出其中的关键词；(2) 根据用户的语境，使用预先定义的本体对所获得的关键词进行语义歧义消解；(3) 从上述消除了歧义的关键词与构造的Web服务质量属性概念树中的概念进行字符串模糊匹配，识别出代表用户非功能性需求的关键词，将它们分别映射到对应的Web服务质量属性上；(4) 逐个收集候选Web服务中映射了用户非功能性需求的关键词的Web服务质量属性的量化数据，使用云变换方法得到对应的以期望、熵和超熵三个数字特征表述的原子概念集合，包括以下步骤；(4.1) 根据收集的某一具体Web服务质量属性的数据生成其频率分布函数；(4.2) 将频率分布中的局部极大值点对应的属性值作为原子概念的期望，计算用于拟合频率分布并以此为期望的云模型的熵和超熵；(4.3) 在原频率分布中减去该原子概念对应的数值部分，继续寻找局部极大值点；(4.4) 重复(4.2)和(4.3)，直到剩余的数据出现频率小于云变换允许的误差阈值；    (5) 通过概念的合并和综合，将所获得的原子概念集合逐一转化为对应的合适粒度的候选概念集合，包括以下步骤；(5.1) 选择指定原子概念集合内当前概念层次中相距最近的两个概念；(5.2) 如果这两个概念对应的云模型期望曲线相交，则将它们合并为一个新的综合概念；(5.3) 用生成的综合概念替换掉当前概念层次中原来的两个概念；(5.4) 重复(5.1)至(5.3)，直到达到合适的概念粒度；(6) 从上述每个候选概念集合中分别选出一个与相应的代表用户非功能性需求的关键词最匹配的概念，根据它们各自对应的云模型生成查询的组合约束条件。