Selección de Servicios basado en Metamodelos del Perfil, Contexto y Qos service Selection based on Profile Context and Qos metamodels



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Selección de Servicios basado en Metamodelos del Perfil, Contexto y QoS

Service Selection based on Profile Context and QoS Metamodels


Esteban Guerrero

GIT - University of Cauca
Calle 5 No 4-70
Popayan, Colombia
gestevan@unicauca.edu.co

Juan Carlos Corrales



GIT - University of Cauca
Calle 5 No 4-70
Popayan, Colombia

jcorral@unicauca.edu.co

Raul Ruggia

InCo - University of República of Uruguay

Julio Herrera y Reissig 565

Montevideo, Uruguay

ruggia@fing.edu.uy



RESUMEN

En la actualidad los sistemas de búsqueda y recuperación de servicios web semánticos están basados en la comparación de las preferencias funcionales, las cuales son descritas utilizando estándares como WSMO y OWL-S entre otros, los cuales consideran las entradas y salidas, las precondiciones y resultados pero dejan a un lado la descripción de requisitos no funcionales, tanto sobre el servicio como sobre el usuario, los cuales aportan sentido a la descripción semantica. En este artículo, se definen mecanismos de personalización que mejoran el proceso de descubrimiento de servicios web semánticos basados en los requerimientos no funcionales sobre el servicio y la información que describe a los usuarios (perfil y contexto).


ABSTRACT

Currently, systems for search and retrieval of services are based on the comparison of functional preferences, which are described using standards such as WSMO and OWL-S, considering the inputs and outputs, preconditions and results, but leaving aside other types of information that describe both, functional and non-functional requirements for service and user, and that give meaning to the semantic description. In this article, we define personalization mechanisms that improve the service discovery process based on non-functional requirements of the service and information describing the users (profile and context).


Categories and Subject Descriptors

H.3.5 [Information Systems]: Online Information Services, Commercial services, Data sharing, Web-based services.



General Terms

Design, Experimentation, Languages.



PALABRAS CLAVE

Propiedades no funcionales, personalización, descubrimiento de servicios.



KEY WORDS

Non functional properties, personalization, service discovery.


  1. INTRODUCCIÓN


La personalización es el proceso de adaptación automática del contenido de la información, su estructura y presentación para un usuario determinado [1]. Los sistemas personalizados dan respuestas adaptadas a peticiones individuales (directas o indirectas), siendo capaces de acceder y seleccionar datos, conocer al usuario y aprender de él, y establecer la pertinencia de la información de acuerdo a las necesidades del mismo. Para conocer al usuario se deben obtener datos sobre su comportamiento, estado, gustos, etc.; esta información ha sido denominada perfil, contexto o preferencias de usuario en diferentes estudios [2][3]. Ahora bien, para que un cliente pueda seleccionar un servicio web apropiado en un determinado ambiente, de manera que pueda satisfacer sus necesidades, los servicios web deben ser capaces de exponer tanto su interfaz funcional como un conjunto de propiedades no funcionales (PNFs) [4]. Esta descripción mejora los procesos de descubrimiento y composición de servicios, los cuales actúan sobre representaciones estándares como WSDL (Web Services Description Language), WSMO (Web Service Modeling Ontology) y OWL-S (Semantic Markup for Web Services) entre otras. Este artículo se centra en la definición, análisis y uso de los parámetros del perfil, contexto y PNFs que describen tanto a usuarios como a servicios web semánticos, abstrayendo dicha información a través de una representación formal (grafos). Esto permite aplicar mecanismos de emparejamiento (matching) de grafos para la selección de servicios basada en metamodelos del perfil, contexto y PNFs. En el presente trabajo la PNF seleccionada será la Calidad de Servicio QoS.

En la siguiente sección se presentan algunos de los encares actuales sobre descripción de servicios y descubrimiento basado en personalización. En la sección 3 se explican los meta-modelos del perfil, contexto y QoS. En la sección 4 se describe la representación XML de los meta-modelos. En la sección 5 se muestra el mecanismo de emparejamiento utilizando isomorfismo de subgrafos. Por último, en la sección 7 se presentan las conclusiones y trabajos futuros.


  1. TRABAJOS RELACIONADOS


La referencia más completa sobre definición de modelos genéricos de perfil y contexto de un usuario se presenta en [6], aunque, no aborda los aspectos de búsqueda de servicios ni la descripción de los parámetros de la Red de Transporte, los cuales se tienen en cuenta en [7]. Una gran desventaja de estos dos últimos trabajos es la dependencia de los modelos de perfil y contexto de usuario con la definición del estándar CC/PP (Composite Capability/Preference Profiles), haciendo que dichas propuestas no sean genéricas ni escalables. Por otro lado, estudios como [8] y [9] reflejan una categoría muy amplia de trabajos que personalizan contenido web pero que no definen de manera formal la información del perfil y/o del contexto del usuario, y sólo especifican algunos tipos de datos propios de un ámbito de aplicación. En [6] se define una categorización de los tipos de datos dependiendo de su funcionalidad, variabilidad y estructura, estas divisiones se han denominado en algunos trabajos [9] y [7] como Dimensiones y reflejan subconjuntos definidos de datos/atributos relacionados.

Las tecnologías semánticas agregan una capa adicional en la parte superior de las descripciones no-semánticas, enriqueciendo el contenido de éstas con mayor expresividad



. Por esta razón, las tecnologías semánticas de descripción (OWL-S, WSMO, SAWSDL, etc.) definen un número de mecanismos de anotación que permiten extender las descripciones no-semánticas con información semántica [22]. Con respecto a la definición de PNFs planteada por OWL-S y WSMO en su descripción de servicios, se puede afirmar que es insuficiente. La divergencia de sus puntos de vista sobre la descripción de servicios y las limitaciones de la información que describe los requisitos no funcionales de los servicios, motiva agregar a los estándares WSMO y OWL-S información genérica que describa las PNFs de un servicio. La visión consignada en [10] es la más aproximada a una descripción general y de alto nivel de las PNFs de un servicio, otros trabajos como [11] y [12] se centran en el tratamiento de las mismas pero enfocadas a OWL-S. De igual manera [13] y [14] se centran en la definición de las PNFs y su tratamiento para WSMO. No existe en estos trabajos un enfoque de alto nivel que aborde el modelado y la gestión de las descripciones no funcionales de los servicios independiente de los estándares de descripción. Por su parte, la temática de calidad en Web Services ha sido tratada por OASIS [17] así como por diferentes proyectos [20]. Finalmente, vale la pena resaltar que las técnicas de emparejamiento de perfiles son tan importantes como los mecanismos de descripción de servicios, algunos de éstos se encuentran planteados en [12] y [5] pero desafortunadamente están ligados al lenguaje de descripción, minimizando su dinamismo y escalabilidad.
  1. META-MODELOS DIMENSIONALES DEL PERFIL Y CONTEXTO DEL USUARIO Y QoS


La información obtenida a partir de los gustos, comportamiento, estado, posición espacio-temporal de un usuario, etc., debe ser catalogada y analizada previamente para ser utilizada en sistemas de personalización. A continuación se presentan las definiciones de los meta-modelos con la descripción de sus dimensiones y algunos de sus parámetros principales.

Meta-modelo del perfil del usuario


Los diferentes conjuntos de datos que conforman el Perfil de usuario y que se han denominado Dimensiones del Perfil de usuario son: datos personales y dominio de intereses. En la figura 1, se presenta el meta-modelo general del Perfil de usuario propuesto. A continuación se explica cada una de estas dimensiones.

  • Dominio de interés: l

  • a información de esta dimensión obtenida de un usuario depende del ámbito de aplicación. Varios estudios utilizan diferentes métodos de obtención y manipulación de la información dependiendo de la aplicación: Web mining: [15], clustering: [16], vectores de registros (logs) de aplicaciones [6], etc., cada uno de estos mecanismos genera un conjunto de parámetros con sus posibles valores para un dominio de interés dado. La definición de estos parámetros y valores no se establece en este trabajo debido al alto nivel de análisis y la desvinculación a un ámbito específico.

  • Datos personales:

  • la dimensión de los datos personales se divide en dos categorías, la de los Datos de Identificación y los Datos Demográficos, esto se establece debido a los requerimientos de protección de la identificación del usuario.



Figura 1. Meta-modelo del perfil de usuario.
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