Web服务使得web向着一个基于Internet的计算平台发展。然而现在的web服务标准UDDI(Universal Description Discovery and Integration,统一描述、发现和集成)、WSDL(Web Services Description Language,web服务描述语言)、SOAP(Simple Object Access Protocol,简单对象访问协议)均缺乏对语义层面的支持,传统的Web服务发现技术也大多是基于关键词匹配实现的,无法提供有效的语义支持。 本体论是人工智能领域一门新兴的学科,能够对语义web和web服务提供强大的语义支持。随着近年来对本体技术研究的不断升温,提出了许多有价值的本体建模语言和建模方法,本体论的应用也成为当前的研究热点。 Web服务发现技术是web服务系统架构中的一个重要部分。把本体应用于服务发现,不仅可以实现服务发现的自动化,还可以提高服务发现的效率。 本文在特定领域中,基于DAML-S/UDDI框架,使用OWL描述领域本体,OWL-S描述服务本体,引入概念相似度的计算,设计了OWL-S/UDDI的体系结构且主要讨论了如何利用概念相似度的计算来对输入输出这些功能参数的匹配,以及为了提高响应时间适当的添加一些非功能参数作为过滤器来过滤掉用户不关心的服务。所做的工作和贡献主要体现在以下几个方面: 首先,通过阅读国内外大量web服务、语义web、本体、语义web服务的有关文献,在论文中介绍了语义web服务发现的方法和技术并提出了目前语义web服务发现存在的问题。 其次,在功能参数的匹配中引入概念相似度的计算,避免了推理过程,节省了响应时间,并且加入了非功能参数的匹配作为过滤器,提高了查准率。 再次,给出了领域本体构建的规则、方法,及面向服务发现的本体库的构建。 最后,利用一个实例实现了以上所述的方法和技术,并提出了在语义web服务发现方面下一步的工作方向一在普遍本体库之上的语义web服务发现。