Clustering and Pattern Analysis for Building Semantic Ontologies in RESTful Web Services

With the advent of Web 2.0, the use of RESTful web services is expected to overtake that of the traditional SOAP-based web services. Recently, the growing number of RESTful web services available on the web raises the challenging issue of how to locate the desired web services. However, the existing keyword searching method is insufficient for the bad recall and the bad precision. In this paper, we propose a novel building semantic ontology method which employs both the clustering technique based on association rules and the semantic analysis technique based on patterns. From this method, we can generate ontologies automatically, reduce the burden of semantic annotations, and support more efficient web services search. We ran our experiments on the subset of 168 RESTful web services downloaded from the PregrammableWeb site. The experimental results show that our method achieves up to 35% improvement for recall performance, and up to 18% for precision performance compared to the existing keyword searching method.

RESTful 웹 서비스에서 시맨틱 온톨로지를 구축하기 위한 클러스터링 및 패턴 분석 기법

웹 2.0의 등장과 함께 RESTful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되고 있다. 최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 연관규칙 기반 클러스터링 기법에 패턴 기반 시맨틱 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 ProgrammableWeb 사이트로부터 168개의 RESTful 웹 서비스를 다운로드 받아 실험 분석을 수행한 결과, 기존의 키워드 기반 검색 방법에 비해 재현율과 정확률 두 측면에서 각각 35%, 18%의 성능 향상을 보였다.