Development of a semantic structure for the composition of cognitive web services

Ігор В’ячеславович Касьянчук; Анатолій Іванович Петренко

doi:10.15587/2706-5448.2025.322370

Автор(и)

Ігор В’ячеславович Касьянчук Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0009-0000-2215-149X
Анатолій Іванович Петренко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-6712-7792

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.322370

Ключові слова:

семантична структура, когнітивні веб-сервіси, композиція сервісів, онтологічне моделювання, оркестрація сервісів

Анотація

Об’єктом дослідження є семантична структура для композиції когнітивних веб-сервісів. Структура призначена для моделювання, пошуку та оркестрації когнітивних веб-сервісів, таких як розпізнавання тексту, переклад мов та аналіз тональності, у динамічних середовищах. Проблема, що вирішувалася, полягає у відсутності ефективних та масштабованих механізмів автоматизованого пошуку та композиції когнітивних веб-сервісів, які можуть адаптуватися до змінних вимог і забезпечувати дотримання параметрів якості обслуговування (QoS). Існуючі підходи часто базуються на статичних правилах або пошуку за ключовими словами, що не забезпечує достатньої точності, адаптивності чи масштабованості для складних екосистем сервісів.

Основним результатом дослідження є розробка семантичної структури, яка інтегрує моделювання сервісів на основі онтологій із логічним висновуванням через правила SWRL (Semantic Web Rule Language). Ця структура забезпечує динамічну композицію сервісів завдяки використанню семантичних зв’язків між сервісами, вхідними та вихідними даними, а також обмеженнями, такими як час виконання та точність. Результати показують вищу семантичну точність, кращу адаптивність до змін та покращену відповідність параметрам QoS порівняно з існуючими підходами. Це досягається завдяки використанню формалізованої онтології для точного представлення сервісів, SWRL-правил для автоматизованого висновування та динамічної композиції сервісів на основі семантичних зв’язків, що покращує відповідність запитам і скорочує час виконання.

Запропонована структура може бути використана на практиці в середовищах, де потрібна адаптивна оркестрація та композиція сервісів, таких як системи інтелектуальної автоматизації, екосистеми хмарних сервісів та додатки для IoT (Internet of Things). Її ефективність особливо проявляється у сценаріях, що передбачають складні багатосервісні робочі процеси, де традиційні підходи є малоефективними. Гнучкість структури забезпечує її застосування в різних доменах з мінімальними змінами для інтеграції нових сервісів чи робочих процесів.

Біографії авторів

Ігор В’ячеславович Касьянчук, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Аспірант

Кафедра системного проєктування

Анатолій Іванович Петренко, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра системного проєктування

Посилання

McIlraith, S. A., Son, T. C., Zeng, H. (2001). Semantic Web services. IEEE Intelligent Systems, 16 (2), 46–53. https://doi.org/10.1109/5254.920599
Martin, D., Burstein, M., McDermott, D., Hobbs, J., Lassila, O., Narayanan, S. et al. (2004). OWL-S: Semantic Markup for Web Services. W3C Member Submission.
Horrocks, I., Patel-Schneider, P. F., van Harmelen, F. (2003). From SHIQ and RDF to OWL: the making of a Web Ontology Language. Journal of Web Semantics, 1 (1), 7–26. https://doi.org/10.1016/j.websem.2003.07.001
Sirin, E., Parsia, B., Grau, B. C., Kalyanpur, A., Katz, Y. (2007). Pellet: A practical OWL-DL reasoner. Journal of Web Semantics, 5 (2), 51–53. https://doi.org/10.1016/j.websem.2007.03.004
Paolucci, M., Kawamura, T., Payne, T. R., Sycara, K. (2002). Semantic Matching of Web Services Capabilities. The Semantic Web – ISWC 2002, 333–347. https://doi.org/10.1007/3-540-48005-6_26
Azure Cognitive Services: What are they? Available at: https://www.dev4side.com/en/blog/azure-cognitive-services Last accessed: 18.11.2024
Prud’hommeaux, E., Seaborne, A. (2008). SPARQL Query Language for RDF. W3C Recommendation.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
A Java API for OWL Ontologies. OWL API. Available at: https://owlcs.github.io/owlapi/ Last accessed: 18.11.2024
Eclipse RDF4J. Scalable RDF for Java. Available at: https://rdf4j.org Last accessed: 18.11.2024
Klusch, M., Kapahnke, P. (2010). iSeM: Approximated Reasoning for Adaptive Hybrid Selection of Semantic Services. 2010 IEEE Fourth International Conference on Semantic Computing, 184–191. https://doi.org/10.1109/icsc.2010.11
Luo, G., Tan, W., Fan, J., Zhou, Q. (2011). Optimizing QoS-Aware Semantic Web Service Composition. IEEE International Conference on Web Services (ICWS), 439–446. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04930-9_24
Bhuvaneswari, A., Sumathi, K., Sarveshwaran, V., Sivasangari, A. (2024). Hybrid deep learning and similarity measures for requirements-driven composition of semantic web services. Knowledge and Information Systems, 67 (2), 1627–1649. https://doi.org/10.1007/s10115-024-02244-x