P2P下基于“科研知識本體”發(fā)布-訂閱系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著Internet的飛速發(fā)展、移動設(shè)備和寬帶的普及，網(wǎng)絡(luò)計算的復(fù)雜度越來越高。新一代網(wǎng)絡(luò)計算是以大規(guī)模、分散控制、動態(tài)性、自治性和松耦合為主要特征的分布式計算，而發(fā)布/訂閱(簡稱pub/sub)系統(tǒng)具有松耦合、匿名、多對多通信和可擴展的特點，已成為支持新一代網(wǎng)絡(luò)計算的重要基礎(chǔ)中間件平臺。 然而，現(xiàn)有的pub/sub系統(tǒng)不能根據(jù)事件的語義來進行事件與訂閱的匹配，并且大都是C/S模式下系統(tǒng)。為此，將Ontology引入pub/su

2、b系統(tǒng)中，設(shè)計并實現(xiàn)了一個P2P下基于“科研知識本體”的pub/sub系統(tǒng)(簡稱SK-PS系統(tǒng))。該系統(tǒng)采用“科研知識本體”來表示科研領(lǐng)域的概念模型，P2P和Web Service相結(jié)合為其量身打造了網(wǎng)絡(luò)體系，將科研知識領(lǐng)域的知識共享變?yōu)楝F(xiàn)實。 本文提出了一種新型的pub/sub系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，將SK-PS系統(tǒng)中的事件表示為語義向量的形式。把為事件建立的語義向量稱為事件的語義向量模型(簡稱Event Model)，它包括類向量(C

3、lass Vector)和屬性向量(Property Vector)。SK-PS系統(tǒng)的訂閱模型是建立在事件模型的基礎(chǔ)之上的，用來指定訂閱的表達和過濾方式。所以用戶的訂閱條件實際上就是建立在事件語義向量上的某種元素組合方式，同樣采用語義向量的思想來為本系統(tǒng)的訂閱條件進行建模。 基于這種新型的數(shù)據(jù)模型，本文提出一種高效的匹配算法，稱其為基于語義向量索引的匹配算法。該算法就是要完成從訂閱的語義向量索引模型中找出與事件語義向量模型匹配的