專利名稱：基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水線匹配方法
技術領域：
本發(fā)明屬于計算機技術領域，涉及一種基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水 線匹配方法。該方法將本體技術和并行計算技術引入發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)， 以提高大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的匹配準確性和時間效率。
背景技術：
發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)非常適合因特網大規(guī)模信息分發(fā)、移動計算、網格 計算等分布式異構平臺松散通信的需求，有著廣泛的應用前景。傳統(tǒng)的發(fā)布
訂閱中間件系統(tǒng)有基于主題、基于內容、基于XML等形式，他們大多數(shù)依賴
于特定的事件類型和簡單的匹配機制，如關鍵字匹配、屬性值的謂詞比較、
XPath樹模式匹配等。而基于本體的發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)可以結合事件/訂閱 本體模型，提供事件/訂閱的語義匹配，從而極大地提高匹配的準確性，同 時也使用戶能更方便地表達其訂閱興趣。在基于本體的發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng) 中，RDF是表達語義的基礎。為了表達事件/訂閱的語義信息，通常采用RDF 圖來表示事件，稱為RDF事件圖。用建立在RDF圖上的圖模式來表達用戶訂 閱條件，稱為RDF訂閱圖模式。因而，基于本體的發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的匹 配方法實質上就是一種RDF圖模式匹配方法。尤其是，在大規(guī)模發(fā)布訂閱中 間件系統(tǒng)中，存在著大量帶有謂詞約束的RDF訂閱圖模式。如何高效、快速 地進行RDF訂閱圖模式的匹配成為基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)面 臨的主要挑戰(zhàn)。
目前，已有一些RDF圖模式匹配方法，如汪錦嶺等人提出基于擴展元 語句(extended meta-statement)數(shù)組和匹配狀態(tài)樹的方法。該方法為每 個RDF訂閱圖模式維護一棵獨立的匹配狀態(tài)樹，匹配過程需要重復遍歷匹配 狀態(tài)樹的所有狀態(tài)結點，并計算和生成新的狀態(tài)結點。最后根據(jù)每棵匹配狀 態(tài)樹的最終狀態(tài)，來判斷哪些RDF訂閱圖模式被匹配成功。該匹配方法的缺 點是匹配時間會隨著系統(tǒng)訂閱數(shù)量增加而急劇增長。另外，Milenko等人提 出一種基于全局RDF圖模式的匹配方法，該方法將系統(tǒng)中所有RDF訂閱圖模 式合并成一個全局的RDF訂閱圖模式。顯然該方法只適合訂閱數(shù)量較少或訂閱中變量個數(shù)有限的情況，因為當每個RDF訂閱圖模式包含有較多變量時， 由于變量標識和約束條件的多樣性和差異性，合并這些RDF訂閱圖模式是非 常困難和費時的。綜合來看，已有的匹配方法遠遠無法滿足大規(guī)模發(fā)布訂閱 中間件系統(tǒng)的性能要求。因此，需要發(fā)展一種更加高效、快速、不受系統(tǒng)訂 閱數(shù)量顯著影響的、適合大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的匹配方法。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的就是針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種高效、快速、不受系 統(tǒng)訂閱數(shù)量顯著影響的基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水線匹配方法。
本發(fā)明方法的具體步驟是
歩驟(l)建立事件/訂閱的本體模型采用RDF本體描述語言，將事件表 示成RDF事件圖、將訂閱表示成RDF訂閱圖模式，在RDF事件圖和RDF訂閱 圖模式中，每個結點都有唯一的常量或變量標識以及結點所屬概念類的類型 標識，每條弧都有一個常量標識表示其所屬概念類的屬性標識。
步驟(2)預處理事件/訂閱分解RDF事件圖和RDF訂閱圖模式，以RDF 事件圖和RDF訂閱圖模式中每條弧作為基本語義匹配單元，具體是
① 將RDF事件圖分解成帶類型語句的集合，帶類型語句是由對應弧的兩 端結點常量標識、結點類型標識、以及弧的屬性標識組成的五元組，并將帶 類型語句緩存到一個緩沖隊列中；
② 將RDF訂閱圖模式分解成訂閱語句模式的集合，訂閱語句模式是由對 應弧的兩端結點變量標識、受約束變量的謂詞約束條件表達式、結點類型標 識、以及弧的屬性標識組成的六元組，即訂閱語句模式包含了結點間的類型 約束和受約束變量的謂詞約束條件表達式；
歩驟(3)建立訂閱語句模式索引將所有訂閱語句模式組織成三層索引 存儲結構，其中第一層對訂閱語句模式的弧標識建立索引；第二層對訂閱 語句模式的兩端結點類型對建立索引；第三層對訂閱語句模式的謂詞約束條 件表達式建立索引；
步驟(4)組建匹配流水線將RDF事件圖與RDF訂閱圖模式的匹配過程分 解成以下六個流水線活動過程，每個活動由分工明確的線程負責處理，線程 之間相互協(xié)同，從而組成匹配流水線。具體過程是
①讀入帶類型語句從緩沖隊列中讀取帶類型語句，將其傳給下一處理 流程；② 類型約束匹配根據(jù)輸入的帶類型語句，查詢訂閱語句模式的三層索 引存儲結構，過濾出類型約束匹配的所有訂閱語句模式，將其傳給下一處理 流程；
③ 謂詞約束匹配用帶類型語句的結點常量替換訂閱語句模式的變量， 并執(zhí)行謂詞約束條件表達式，找出謂詞約束條件表達式計算結果為真的訂閱 語句模式，將其傳給下一處理流程；
④ 結點映射根據(jù)輸入的訂閱語句模式，生成從其變量結點到與其匹配 的帶類型語句的常量結點的映射；具體是若訂閱語句模式的起始結點是RDF 訂閱圖模式的主結點，則可以直接生成對應的起始結點映射和終止結點映 射；否則只有當起始結點映射記錄已經存在時，才可以生成對應的終止結點 映射記錄，將其傳給下一處理流程；
⑤ 狀態(tài)檢查記錄和維護RDF訂閱圖模式的結點映射狀態(tài)，當結點映射 被RDF訂閱圖模式中與結點關聯(lián)的所有訂閱語句模式共享時，稱該結點映射 為飽和狀態(tài)；并記錄RDF訂閱圖模式中已獲得飽和狀態(tài)的結點映射集合；
輸出匹配結果當RDF訂閱圖模式中每個結點都存在一個無沖突的飽 和狀態(tài)的結點映射時，可判定該RDF訂閱圖模式被匹配成功，并以增量的方 式輸出被匹配成功的RDF訂閱圖模式。
本發(fā)明方法利用匹配流水線提高了基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件 系統(tǒng)的匹配效率，且其性能不受系統(tǒng)訂閱數(shù)量顯著影響，同時消除了不同訂 閱圖模式之間不必要的冗余匹配。另外，本發(fā)明方法支持以增量的方式輸出 匹配結果。綜合而言，本發(fā)明方法適合大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的語義匹 配和性能要求。
圖1為本發(fā)明一具體實施例的RDF訂閱圖模式的示意圖2為由圖1轉換的三層索引存儲結構的示意圖3為匹配流水線中的讀入帶類型語句處理過程流程圖4為匹配流水線中的類型約束匹配處理過程流程圖5為匹配流水線中的謂詞約束匹配處理過程流程圖6為匹配流水線中的結點映射處理過程流程圖7為匹配流水線中的狀態(tài)檢查處理過程流程圖8為匹配流水線中的輸出匹配結果處理過程流程圖。
具體實施例方式
一種基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水線匹配方法包括以下步驟 步驟(l)建立事件/訂閱的本體模型采用RDF本體描述語言，將事件/
訂閱表示成RDF事件圖或RDF訂閱圖模式的形式，具體是
① RDF事件圖RDF語言以三元組(Subject, property, Object)的形 式來表達客觀事實，每個三元組稱為一個RDF陳述語句。其中，主語(Subject) 是被描述資源的URI引用，謂詞(property)是某屬性的URI引用，賓語
(Object)為該屬性的值，可以是URI引用或文本。如果用結點來表示主語 和賓語，用有向弧來表示謂詞，則一個或多個RDF語句可以表示成一個有向 標記圖，稱為RDF圖。在本發(fā)明方法中，每個事件都以RDF圖的形式來表示， 且圖中每個結點都有唯一的結點常量標識和一個表示其所屬本體概念類的 類型標識，稱為RDF事件圖。
② RDF訂閱圖模式是在RDF事件圖的基礎上，描述每個結點需要滿足 的約束條件。RDF訂閱圖模式的形式，如圖1所示，圖中每個結點都有唯一 的變量標識和一個表示其所屬本體概念類的類型標識，以及受約束變量的謂 詞約束條件表達式，變量名以*為前綴，類型標識和變量標識之間用""分 開。
歩驟(2)預處理事件/訂閱分解RDF事件圖和RDF訂閱圖模式，以RDF 事件圖和RDF訂閱圖模式中每條弧作為基本語義匹配單元，具體是
①對于RDF事件圖，從其主結點開始，按照廣度優(yōu)先的順序遍歷RDF事 件圖中每條弧，將RDF事件圖中每條弧及其兩端結點轉換成對應的基本語義 匹配單元，也就是如下帶類型語句
t (Subject, property, Object) Ats (SubjectClass， property, ObjectClass) 其中Subject是RDF事件圖中弧的起始結點常量標識，Object是RDF事件 圖中弧的終止結點常量標識，propert y是RDF事件圖中弧的常量標識， SubjectClass是Subject結點所屬本體概念類的類型標識，ObjectClass是 Object結點所屬本體概念類的類型標識。t(Subject, property, Object)表 示一個簡單RDF陳述語句；ts (SubjectClass， property, ObjectClass)表示
一個類型約束，即兩個結點所屬本體概念類型間的約束關系；
將RDF事件圖分解獲得的帶類型語句緩存到緩沖隊列中，下面用tsQueue
表示帶類型語句緩沖隊列；②對于RDF訂閱圖模式，同樣從其主結點開始，按照廣度優(yōu)先的順序遍 歷RDF訂閱圖模式中每條弧，將RDF訂閱圖模式中每條弧及其兩端結點轉換
成對應的基本語義匹配單元，也就是如下訂閱語句模式
Subject， ，0bject， t(Subject， ，property， ，0bject， )Ats (SubjectClass， ， property， ， ObjectClass， )a9 (0bject，)
其中Subject'是RDF訂閱圖模式中弧的起始結點變量標識，Object' 是RDF訂閱圖模式中弧的終止結點變量標識，property'是RDF訂閱圖模式 中弧的常量標識，SubjectClass'是Subject'結點所屬本體概念類的類型 標識，ObjectClass'是Object'結點所屬本體概念類的類型標識。 t(Subject， ，property， ， Object，) 表示一個簡單RDF陳述語句； ts (SubjectClass ， ， property， ， ObjectClass ，)表示一個類型約束，艮卩兩 個結點所屬本體概念類型間的約束關系；e (Object')是結點變量Object' 的謂詞約束條件表達式；
歩驟(3)建立訂閱語句模式索引將所有訂閱語句模式組織成三層索引 存儲結構，用GM表示，如圖2所示；第一層索引使用哈希表結構，以訂閱 語句模式的弧標識作為哈希鍵值，對應的哈希表項指向第二層索引。第二層 索引也使用哈希表結構，以訂閱語句模式的起始結點類型和終止結點類型作 為哈希鍵值，對應的哈希表項指向第三層索引。第三層采用鏈表結構來存儲 訂閱語句模式的謂詞約束條件表達式，包括其所屬RDF訂閱圖模式的標識。
步驟(4)組建匹配流水線，將RDF事件圖與RDF訂閱圖模式的匹配過程分 解成以下六個流水線活動過程，每個活動由分工明確的線程負責處理，線程 之間相互協(xié)同，從而組成匹配流水線。具體是
① 讀入帶類型語句從緩沖隊列tsQueue中讀取RDF事件圖的帶類型語 句，用TS表示，將其傳給下一處理流程；詳細處理流程如圖3所示；
② 類型約束匹配根據(jù)輸入的帶類型語句TS，分別以帶類型語句TS中的 弧標識property和兩端結點類型標識(SubjectClass， ObjectClass)為索引 鍵值，搜索三層索引存儲結構GM，過濾出類型約束相匹配的訂閱語句模式， 用PS表示，將其傳給下一處理流程；詳細處理流程如圖4所示；
③ 謂詞約束匹配對于輸入的訂閱語句模式PS和帶類型語句TS，用帶類
型語句的結點常量TS. object替換訂閱語句模式的對應變量PS. object'，計 算謂詞約束條件表達式PS. e (TS. object),過濾出謂詞約束條件計算結果為真的訂閱語句模式，將其傳給下一處理流程；詳細處理流程如圖5所示；
④ 結點映射根據(jù)輸入的訂閱語句模式PS和帶類型語句TS，生成從PS變 量結點到TS常量結點的映射；具體是若訂閱語句模式PS. Subject'結點是 RDF訂閱圖模式的主結點，則可以直接生成對應的結點映射 (PS. Subject'《TS. Subject)和(PS. Object，《TS. Object);否則只有當結 點映射記錄(PS. Subject， —TS. Subject)已經存在時，才可以生成結點映射 記錄(PS.Object，《TS. Object);將其傳給下一處理流程；詳細處理流程如 圖6所示；
⑤ 映射狀態(tài)檢查采用多維數(shù)組來維護RDF訂閱圖模式的結點映射狀態(tài)， 多維數(shù)組結構形如VertexM印[PS. ID] [PS. Subject' ] [TS. Subject]，其中數(shù) 組一維下標PS.ID表示結點所屬的RDF訂閱圖模式的編號，數(shù)組二維下標 PS. Subject'表示訂閱語句模式的變量結點，數(shù)組三維下標TS. Subject'表 示帶類型語句的常量結點，數(shù)組記錄項VertexMap[PS. ID] [PS. Subject'] [TS.Subject]表示己匹配成功并共享該結點映射(PS. Subject'《 TS. Subject)的訂閱語句模式集合；
當共享結點映射(PS. Subject' —TS. Subject)的已匹配訂閱語句模式 個數(shù)等于RDF訂閱圖模式中該結點PS. Subject'所關聯(lián)的弧個數(shù)時，則稱該 結點映射為飽和映射；詳細處理流程如圖7所示。
⑥ 輸出匹配結果為了便于判斷每個RDF訂閱圖模式的匹配狀態(tài)，采用 數(shù)組MatchedVertex[PS. ID]記錄每個RDF訂閱圖模式已獲得飽和映射的結點 集合。當RDF訂閱圖模式中每個結點都存在一個無沖突的飽和映射，即 MatchedVertex[PS. ID]二Vertex[PS. ID]時，其中Vertex[PS. ID]表示RDF訂閱 圖模式的結點集合，則可判定該RDF訂閱圖模式PS. ID被匹配成功，并以增量 的方式輸出被匹配成功的RDF訂閱圖模式PS. ID;詳細處理流程如圖8所示。
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權利要求
1、基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水線匹配方法，其特征在于該方法的具體步驟是步驟(1)建立事件/訂閱的本體模型采用RDF本體描述語言，將事件表示成RDF事件圖、將訂閱表示成RDF訂閱圖模式，在RDF事件圖和RDF訂閱圖模式中，每個結點都有唯一的常量或變量標識以及結點所屬概念類的類型標識，每條弧都有一個常量標識表示其所屬概念類的屬性標識；步驟(2)預處理事件/訂閱分解RDF事件圖和RDF訂閱圖模式，以RDF事件圖和RDF訂閱圖模式中每條弧作為基本語義匹配單元，具體是①將RDF事件圖分解成帶類型語句的集合，帶類型語句是由對應弧的兩端結點常量標識、結點類型標識、以及弧的屬性標識組成的五元組，并將帶類型語句緩存到一個緩沖隊列中；②將RDF訂閱圖模式分解成訂閱語句模式的集合，訂閱語句模式是由對應弧的兩端結點變量標識、受約束變量的謂詞約束條件表達式、結點類型標識、以及弧的屬性標識組成的六元組，即訂閱語句模式包含了結點間的類型約束和受約束變量的謂詞約束條件表達式；步驟(3)建立訂閱語句模式索引將所有訂閱語句模式組織成三層索引存儲結構，其中第一層索引使用哈希表結構，以訂閱語句模式的弧標識作為哈希鍵值，對應的哈希表項指向第二層索引；第二層索引使用哈希表結構，以訂閱語句模式的起始結點類型和終止結點類型作為哈希鍵值，對應的哈希表項指向第三層索引；第三層采用鏈表結構來存儲具有相同類型約束的訂閱語句模式，并存儲訂閱語句模式所屬RDF訂閱圖模式的編號；步驟(4)組建匹配流水線將RDF事件圖與RDF訂閱圖模式的匹配過程分解成以下六個流水線活動過程，每個活動由分工明確的線程負責處理，線程之間相互協(xié)同，從而組成匹配流水線；具體過程是①讀入帶類型語句從緩沖隊列中讀取帶類型語句，將其傳給下一處理流程；②類型約束匹配根據(jù)輸入的帶類型語句，分別以帶類型語句中的弧標識和兩端結點類型標識為索引鍵值，搜索三層索引存儲結構，過濾出類型約束相匹配的訂閱語句模式，將其傳給下一處理流程；③謂詞約束匹配對于輸入的訂閱語句模式和帶類型語句，用帶類型語句的結點常量替換訂閱語句模式的對應變量，計算謂詞約束條件表達式，過濾出謂詞約束條件計算結果為真的訂閱語句模式，將其傳給下一處理流程；④結點映射根據(jù)輸入的訂閱語句模式，生成從其變量結點到與其匹配的帶類型語句的常量結點的映射；具體是若訂閱語句模式的起始結點是RDF訂閱圖模式的主結點，則可以直接生成對應的起始結點映射和終止結點映射；若訂閱語句模式結點不是RDF訂閱圖模式的主結點，只有當起始結點映射記錄已經存在時，才生成對應的終止結點映射記錄，將其傳給下一處理流程；⑤狀態(tài)檢查采用多維數(shù)組來記錄和維護RDF訂閱圖模式的結點映射狀態(tài)，當結點映射被RDF訂閱圖模式中與結點關聯(lián)的所有訂閱語句模式共享時，該結點映射為飽和狀態(tài)，記錄RDF訂閱圖模式中已獲得飽和狀態(tài)的結點映射集合；⑥輸出匹配結果當RDF訂閱圖模式中每個結點都存在一個無沖突的飽和狀態(tài)的結點映射時，判定該RDF訂閱圖模式被匹配成功，并以增量的方式輸出被匹配成功的RDF訂閱圖模式。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱流水線匹配方法?，F(xiàn)有的匹配方法無法滿足大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的性能要求。本發(fā)明方法首先建立RDF事件圖模型和RDF訂閱圖模式，然后以RDF事件圖和RDF訂閱圖模式中每條弧作為基本語義匹配單元，建立訂閱語句模式索引，再將RDF事件圖與RDF訂閱圖模式的基本語義單元匹配過程分解成以下六個流水線活動過程，組成匹配流水線，具體是讀入帶類型語句、類型約束匹配、謂詞約束匹配、結點映射、狀態(tài)檢查、輸出匹配結果。本發(fā)明方法提高了基于本體的大規(guī)模發(fā)布訂閱中間件系統(tǒng)的匹配效率，且其性能不受系統(tǒng)訂閱數(shù)量顯著影響，同時消除了不同訂閱圖模式之間不必要的冗余匹配。
文檔編號G06F17/30GK101510213SQ200910097139
公開日2009年8月19日 申請日期2009年3月23日 優(yōu)先權日2009年3月23日
發(fā)明者胡昔祥 申請人:杭州電子科技大學