基于Web服务的应急业务流程服务推荐

1 概述

    Web服务工作流技术主要解决如何定义参与流程的各个服务之间的逻辑和时序关系，从而实现复杂Web服务执行的自动化，并实现服务组件之间的动态交互、协调和状态保持等问题。利用其跨平台、松耦合等特性，引入到应急管理领域，对各个应急服务进行封装发布，可以解决应急联动框架内存在的信息孤岛问题。

    但在服务注册中心，满足特定功能要求的Web服务可能会有多个，导致流程中的活动节点不能够绑定到具体的Web服务，同时随着信息技术的发展，提供的服务也越来越多，对于用户而言，在应急联动框架内使用传统的服务匹配模型，从一堆服务中选出合适的服务已不能满足现在的需求，针对这一问题，基于建立的突发事件领域本体，考虑采用逻辑工作流到可执行工作流的映射模型、概念语义相关度算法，对流程节点进行服务匹配和服务推荐。

    本文将Web服务引用到应急管理领域。使用逻辑工作流到可执行工作流的映射模型来完成应急业务流程的服务绑定，最后使用语义相关度算法对流程节点进行服务匹配和推荐。

2 应急Web服务的发布

    Web服务技术在整合各个联动部门信息系统上具有跨平台、跨网络、易于维护和扩展等优势。应急处置部门所能提供的功能以Web服务的形式发布有2种方法：(1)通过对该部门所涉及的具体业务进行分析，针对具体部门重新进行基于Web的软件开发，替换掉已有的系统；(2)在已有的系统软件组件上添加一层Web服务包装器，从而可以把已有的系统业务发布成Web服务。第(1)种方法的实现总体上思路简单，但如果对所有信息系统都进行重构，不能有效利用现有系统资源、代价会非常高。第(2)种方法的实现则需要对原有系统源代码进行研究，找出具体业务的调用接口，然后再利用Web服务开发框架把这些采用不同编程语言实现的接口进行Web服务封装，这种方法显然可以充分利用现有的信息系统，并且花费的成本也相对较低。采用这种方法对现有信息系统业务进行封装的过程如图1所示。

    众多应急Web服务在封装后要统一发布到服务注册中心，其存储可以使用二维表来实现，同时服务使用方也可以通过注册中心进行服务查询等操作。

    应急业务要求系统具有及时性，为保证服务注册中心所存储的wsdl文档及其描述信息是与服务提供方信息系统中的数据是实时同步的，则需要数据同步技术。传统的用于实现不同数据库服务器间数据同步的方法是使用数据库产品自身自带的数据同步功能，但这种方法只能限于同类数据库产品间进行，兼容性较差。采用Web服务技术可以实现服务注册中心与服务提供端的信息系统实现数据库的内容同步，能有效屏蔽不同数据库之间的差异，实现各系统间的信息同步。

图1 采用服务封装器进行Web服务发布与维护的过程

3 应急业务流程的服务绑定

    突发事件在处置过程中，往往有多个处理环节，各个处理环节之间一般存在着满足业务流程特点的关系(如顺序、分支、聚合等)。通过研究现有应急预案发现，目前应急预案中对处置流程的定义仍仅局限于规定某些部门的任务，并没有形成一个适合于计算机处理的业务流程定义信息。本文把各个应急处置部门的应急业务发布为Web服务后，通过业务流程管理技术进行处理。但是在服务注册中心中，满足特定功能要求的Web服务可能会有多个，导致流程中的活动节点不能够绑定到具体的Web服务，在此使用逻辑业务流程到执行业务流程的映射方法来实现绑定。

    逻辑业务流程是指组成处理流程的各个节点绑定的不是具体的Web服务，而只是对服务的功能性和其他非功能性参数的描述。可执行业务流程是指在逻辑业务流程的基础上，针对每一个活动所要求的服务分类从资源中动态地查找候选的服务实例集合，然后再对候选集合进行筛选，进而为每一个活动绑定具体服务实例，组成服务工作流。

    逻辑流程到可执行流程的映射可通过流程匹配、服务发现、服务选择和服务绑定4个功能模块来完成，如图2所示。

图2 逻辑工作流到可执行工作流的映射模型

    在这个过程中，逻辑工作流的匹配可通过规则引擎来完成，经服务匹配后完成服务的绑定。

4 流程节点的服务推荐

    在上述逻辑流程到可执行流程的映射模型中，服务匹配中的输入参数是通过对流程节点的解析所得到的每一个活动节点对服务的功能要求和非功能性描述要求。

    本文的匹配推荐过程分为2个步骤：(1)基于概念相关度的服务匹配；(2)基于非功能性描述参数对服务进行再次筛选、推荐。

    4.1 基于概念相关度的服务匹配

    本文采用计算概念语义相关度的算法，同时针对所构建本体的特点对算法进行了必要的参数调整。算法核心内容如下：

    (1)本体概念图中语义关系权值的确定

    通过考虑概念在本体网络中所处的局部密度、本体同有的关系和用户自定义关系、概念在本体层次网络中所处的深度来确定。由于概念之间的各种关系在反应概念之间的关系时重要性不同，因此可通过对每个边赋予不同的权值来表示关系的重要程度。本文用1－n表示权值，如表1所示。

表1 突发事件领域本体中关系权值定义

    权值越小则表示关系越重要，一般情况下，同义关系的语义距离小，而上下位关系语义距离大。例如在风灾中，包含了“扬沙”、“浮尘”、“沙尘暴”等概念，这就是同义关系。“扬沙”、“浮尘”的相似度比“扬沙”、“风灾”大。同理，上下位关系表示了继承、包含等关系，比并发、诱发关系的相似度要大。由于并发、诱发有时很难区分，因此其权值定义为相同。概念之间的语义距离可定义为概念与概念在本体加权有向图中的最小距离，此最小距离为概念与概念之间最

    (3)α值的测算

    α为传统匹配算法的匹配度系数，对于不同的匹配水平，α的值不同。由于传统的匹配算法只给出了相似度函数，并没有给出α。α的取值直接影晌匹配算法的性能，是相似度函数的关键因素。

    本文采用应急领域专家调查方法获得概念间主观相似度值为参照，作为相似度函数中sim(O₁，O₂)的取值。反向确定α的值。α的测算公式为：

    4.2 基于相关度存储表的服务推荐

    通过上述本体概念语义距离算法对本文所使用的突发事件本体进行了测算，但在实验中所得出的概念间语义相关度仅是2个概念之间的相关度，需要解决的问题是针对任何一个本体概念都可通过相关度算法计算出与其相关度大于某一阈值的概念，从而产生一个概念扩展集，再基于该扩展集进行服务搜索(即把扩展后的概念与服务注册中心wsdl_Table中的Emergency字段进行匹配)，并按概念的相关度对检索出的wsdl文档进行排序。

    由于针对某一概念需要对本体中所有概念进行相关度比较，从而需要具有遍历整个本体网络结构的算法。对逻辑业务流程中的活动节点进行Web服务推荐时，如果每次都要通过遍历本体中所有概念来与服务的功能描述进行相关度计算来得出符合某一阈值条件的突发事件概念，这无疑是非常耗时的，同时也违背了应急处置快速反应的要求。因此，在系统运行前就把本体中所有概念以及与某概念相关度大于0.5的概念集合求解出来，并且存储到数据库中，从而就把系统在运行阶段与耗时的本体文件操作分开，仅仅对数据库执行查询就可以实现，这将大大提高效率，概念相关度数据表存储如图3所示。

图3 相关度存储表的计算结果

5 算法实现与分析

    本文通过主观相关度值与客观相关度值的对比验证α值测算公式的有效性。

    由于本文所建立的突发事件本体是在搜集到的大量的应急预案抽取概念、关系的基础上构建的，概念之间的相关性是客观存在的。但由于目前并没有突发事件领域概念之间相关度的权威数据，因此从突发事件本体中抽取出100个概念对，通过调查问卷的形式向多名本课题参与人员、应急领域的专家进行问卷调查，让他们选择出两事件之间相关度的主观反映值，最后再对所有人的结果求平均，最终得出100组概念对之间的主观相关度值。然后采用α的测算公式反向计算出对应的α的取值。表2列出了部分概念对的α值。

    α的测算值以0.5为中心正态分布，因此，可选取α=0.5。为验证α测算值的有效性，采用统计公式计算2种相似度的相关系数Cor来说明。

    “以0.2的步长取值，利用相似度函数计算出客观相似度，计算主观相似度与客观相似度的相关系数。相关系数Cor的计算公式如下：

    其中，主观感知值用x表示；客观计算值用y表示。

表2 相关度主观感知值测算的α值

    表3给出了α对相关系数的影响。可以看出，α取0.5时，2种相关度的相关性最高。这与α的测算公式的结果相一致，验证了公式的有效性。

表3 α参数对相关系数的影响

6 结束语

    本文引用Web服务，通过研究基于突发事件概念相关性和应急服务流程节点服务推荐策略，提出本体概念相似度公式中匹配度系数的测算方法，实验验证了测算方法的有效性。基于本工作。将此测算方法得到的匹配度系数具体应用到基于P2P网络的应急业务流程节点服务匹配中，同先前的输出结果对比分析，处置效率提高的同时，也减少了人为主观判断，为应急处置业务的处置提供了便利。

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