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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本申请公开一种物联网场景下的基于意图的分层服务匹配方法，针对传统服务描述模型用于物联网中所含匹配信息不足，基于OWL‑S服务匹配算法中匹配等级划分模糊、匹配成功率不高、缺乏非功能属性判断，因此不适用于物联网中的问题，提出一种物联网场景下的基于意图的分层服务匹配方法，在服务本体中拓展服务意图、服务上下文、服务QoS信息，并通过服务意图、服务上下文、服务QoS的三阶段匹配提高服务匹配精确度，通过QoS匹配为用户优选出最能满足用户当前需求的服务，可满足不同用户的定制化、非功能需求，提出的方法适用于不同服务数量下的服务匹配，在全阶段上获得了更高的服务查准率。

主权项：1.一种物联网场景下的基于意图的分层服务匹配方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：对物联网中服务本体进行拓展，获得包括服务输入输出信息、意图动作、意图目标、服务上下文信息、多指标的服务QoS信息的至少一个服务Si，所有服务Si组成候选服务本体集S，服务QoS信息的各项指标均用模糊语言进行评价；步骤2：利用输入设备获取完整的用户意图；步骤3：利用StanfordNLP工具包对用户意图进行分析，获取到意图动作、意图目标、服务上下文需求及服务QoS需求；步骤4：利用概念相似度计算方法将用户意图中的意图动作、意图目标与候选服务本体集S中的意图动作和意图目标间进行相似度计算，得到加权相似度值，自定义阈值ω1，过滤掉服务本体集S中加权相似度值小于阈值ω1的元素，得到服务集S1；步骤5：利用的概念相似度计算方法对用户意图中的服务上下文需求中的各个属性与服务集S1中各服务上下文信息的属性进行相似度计算，得到加权相似度值，自定义阈值ω2，过滤掉服务集S1中加权相似度值小于阈值ω2的元素，得到服务集S2；步骤6：将用户的服务QoS需求转换为用户偏好向量P，通过三角模糊数将服务集S2中服务QoS信息的各项指标的评价转换为数值形式的矩阵Q，线性归一化后得到矩阵Q'；步骤7：从矩阵Q'中的每一列中选取出最优的QoS评价指标bi，并构成最优QoS指标向量B＝b1,b2,b3,b4,b5,b6；步骤8：选取欧几里得贴近度作为QoS相似度衡量指标，计算服务集S2中各服务Si的QoS指标与B的相似度，计算公式为其中x'为矩阵Q'中的对应元素；步骤9：根据simSi对服务集S2中各元素进行降序排序，得到最终匹配结果，即服务集S3。

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