Un enfoque multidimensional para la clasificación de servicios semánticos
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Un enfoquemultidimensionalpara la clasificación de serviciossemánticos
Proyecto Camaleón
Guzmán Llambías - Alvaro Rettich - Marco Scalone
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Agenda• Introducción
– Camaleón– Contexto– Objetivos
• Modelo Genérico– Descripción– Dimensión IO– Dimensión QoS
• Ontología del Modelo• ¿En qué estamos?
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Introducción• Proyecto Camaleón
– Facilitar el mantenimiento de sistemas multifuentes
– Plataforma que se reconfigure en forma automática
• Modelar el problema• Detectar el cambio • Implementar el algoritmo de adaptación• Aplicarlo a un caso real
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• Contexto– Orquestación de servicios web– Adaptación ante fallas en los servicios
• Sustitución por servicios equivalentes.
• Adaptación consiste en:– Clasificación
• Resolver el mismo problema que el original – Selección
• Ranking de servicios– Sustitución
• Invocación de servicios con los datos existentes.
Introducción (cont.)
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Introducción (cont.)• Objetivo (inicial)
– Resolver la Clasificación– Resolver la Selección– Sustitución
• Estado del Arte– Existen múltiples aspectos que describen un servicio
• IO, QoS, Pre/Pos, etc.– No encontramos abordaje que resuelva el matching semántico de forma
integral
• Objetivo (actualizado)– Clasificación/Selección según una visión integral– Combinación enfoques
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Agenda• Introducción
– Camaleón– Contexto– Objetivos
• Modelo Genérico– Descripción– Dimensión IO– Dimensión QoS
• Ontología del Modelo• ¿En qué estamos?
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Modelo Genérico• Descripción
– Mide el grado de similitud entre dos Servicios en base a los distintos aspectos que los describen.
– Aspecto = Dimensión de similitud• Cada dimensión tiene su propio modelo y forma de cálculo.• IO, PE, QoS.
– Visión Integral = Vector de similitud• Cada componente es calculada en base a su modelo
específico.
– Similitud = Norma del vector de similitud
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Modelo Genérico
Descripción de servicios:
R
A
Request
Advertisement
Modelo
QoS
IO
PE
v
simIO simPE simQoS
Vector de similitud
Sim(R,A) = ||v||
SimVect(R,A1)
SimVect(R,A2)
RANKING
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Dimensión I/O• Encontrar la mejor
correspondencia (semántica) 1 a 1 entre los parámetros de entrada/salida de dos servicios
• Conjunto matching de cardinalidad máxima y peso máximo de un grafo bipartito
Inputs de R Inputs de A
Peso de la arista
= Grado de matching semántico
(Exacto, plug-in, subsume, falló)
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Dimensión QoS• Modelo Genérico
de QoS• Tres niveles
– Dimensión• Factor
– Atributo
• Comparación atributo a atributo
• Se busca mejor calidad
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Agenda• Introducción
– Camaleón– Contexto– Objetivos
• Modelo Genérico– Descripción– Dimensión IO– Dimensión QoS
• Ontología del Modelo• ¿En qué estamos?
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Ontología del Modelo
• Herramienta de soporte para la ejecución del algoritmo de matching
• Ventajas– Descripción formal del algoritmo de clasificación, en
base a las dimensiones utilizadas.
– Facilita la comparación de algoritmos que utilizan diferentes dimensiones
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Ontología del Modelo
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
Service
ServiceProfile
Profile
Output
Input
hasInput
hasOutput
presents
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Dimensión: IO
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
Service
ServiceProfile
Profile
Output
Input
hasInput
hasOutput
presents
OutputValues
IODimension
InputValues
IODimension ≡ SimilarityDimension ∩∀ usesValues (InputValues U OutputValues) ∩
∃ usesValues (InputValues) ∩ ∃ usesValues (OutputValues)
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Dimensión: QoS
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
Service
ServiceProfile
Profile
Output
Input
hasInput
hasOutput
presents
![Page 16: Un enfoque multidimensional para la clasificación de servicios semánticos](https://reader033.fdocumento.com/reader033/viewer/2022052403/568145b3550346895db2b849/html5/thumbnails/16.jpg)
Dimensión: QoS
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
Service
ServiceProfile
Profile
presents
Dimension
Factor
Attribute
QoSDimension
QoSValues
¿?
QoSDimension ≡ SimilarityDimension ∩ ∀ usesValues (QoSValues) ∩ ∃ usesValues (QoSValues)
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Dimensión: IO - Instanciación
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
Service
ServiceProfile
Profile
Output
Input
hasInput
hasOutput
presents
OutputValues
IODimension
InputValues
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Dimensión: IO - Instanciación
SimilarityDimension
hasResult
SimilarityResult
usesService
SimilarityModel
hasSimDim
request
advertisement
SimilarityValues
usesValues
CService
DimensionService
OutputValues
IODimension
InputValues
req
adv
mod
Pao
IAdv
PaoSvc
IReqOAdv
OReq
R1
OWLS-MX
MX-Svc
R2
≡
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Agenda• Introducción
– Contexto– Objetivos
• Modelo Genérico– Descripción– Dimensión IO– Dimensión QoS
• Ontología del Modelo• ¿En qué estamos?
![Page 20: Un enfoque multidimensional para la clasificación de servicios semánticos](https://reader033.fdocumento.com/reader033/viewer/2022052403/568145b3550346895db2b849/html5/thumbnails/20.jpg)
¿En qué estamos? • En búsqueda de un buen caso de estudio…
• ¿Propuestas?
• Desarrollo de prototipo – Implementa el modelo basado en la ontología – Utilizaría
• OWL-S Api• OWL-S MX• Pellet
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¿Respuestas?
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FIN