ALGORITMOS PARA A DESCOBERTA DE SERVIÇOS WEB DESCRITOS EM OWL-S: ORDENAÇÃO DE SERVIÇOS USANDO FILTRAGEM COLABORATIVA

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1 Anai do XV Encontro de Iniciação Cientíica da PUC-Campina - 6 e 7 de otbro de 010 ALGORITMOS PARA A DESCOBERTA DE SERVIÇOS WEB DESCRITOS EM OWL-S: ORDENAÇÃO DE SERVIÇOS USANDO FILTRAGEM COLABORATIVA Gilherme Ícaro de Godoy Facldade de engenharia de comptação CEATEC cabelito@ol.com.br Jan Manel Adán Coello Grpo de Peqia em Sitema inteligente CEATEC jan@pc-campina.ed.br Remo: Até recentemente, ma da principai preocpaçõe do peqiadore na área de Serviço Web emântico era bcar abordagen eiciente para a recperação do erviço. Porém, devido ao avanço eito nee campo, atalmente m novo obtáclo é ordenar o erviço recperado para melhor atender ao interee do ário. No cao de o ário já ter aceado e avaliado o erviço retornado a ordenação é imple. Porém, qando o ário não aceo previamente algm erviço, é neceário prever e o erviço é o não de interee do ário. A im de contribir para reolver ete problema, oram explorado método da área de iltragem colaborativa de iten, adaptado para tratar de erviço Web emântico. O reltado obtido até o momento motram qe a abordagen explorada apreentam bom deempenho; indicam também qe o o da imilaridade emântica de erviço não relto em melhoria expreiva com relação ao método báico. Palavra-chave: Serviço Web emântico, iltragem colaborativa e OWLS-MX. Área do Conhecimento: Ciência Exata e da Terra, Ciência da Comptação. 1. INTRODUÇÃO O erviço Web ão ma nova abordagem para a interação entre peoa e aplicativo atravé da Web. Inicialmente, m do principai problema para a tilização dea tecnologia era a alta de notação emântica, qe gerava mita ambigüidade na bca. Para prir ee problema têm ido ada ontologia para decrever o erviço. Entre a propota qe egiram ea abordagem inclem-e a OWL-S [1] e a WSDL-S []. Com ea nova tecnologia para a marcação emântica de erviço, a bca e tornam meno ambíga acilitando a tarea do ário qando etá à procra de m erviço. Como reltado de ma bca é retornada ao ário ma relação de erviço qe caam emanticamente com o erviço deejado. Porém nem todo o erviço retornado preciam er igalmente intereante para o ário, levando à pergnta: no momento de apreentar o erviço recperado, como ele devem er ordenado para melhor atender ao interee do ário? A propota dete trabalho é procrar reolver ee problema acrecentando iltro colaborativo ao itema de bca de erviço. No cao de m ário nnca ter aceado m determinado erviço, o iltro colaborativo tem a nção de prever e o erviço é intereante o não para o ário a partir da avaliaçõe eita por ário de peri emelhante qe já acearam o erviço.. SERVIÇOS WEB SEMÂNTICOS Um Serviço Web é deinido pelo W3C como m itema de otware projetado para portar a interoperabilidade entre máqina obre a rede [3]. O exemplo a egir iltra o qe e epera poder oerecer com Serviço Web: m ário qer vir para o Brail aitir à copa de 014 e deeja comprar paagen, reervar hotéi, comprar ingreo para o jogo, algar m carro etc. Fazendo io ando a Web de hoje, ma erramenta de bca erá ada para localizar e contratar eparadamente cada m do erviço neceário. No entanto, eria mai conveniente poder contar com m único erviço qe providenciae a localização e contratação de todo o erviço deejado. Para a contrção, o compoição, dee novo erviço é neceário localizar erviço mai imple diponívei, como reervar m hotel, e invocá-lo na devida ordem. Contdo, exitem algma limitaçõe decorrente do ato de qe a decrição e bca de erviço er eita ando palavra-chave, qe não permitem decrever adeqadamente a emântica de erviço, devido, entre otro motivo, ao enômeno da poliemia e da ambigüidade lingüítica. Devido a ea retriçõe, rgi ma nova abordagem para erviço Web, baeada na combinação da tecnologia tradicionai de erviço Web com ontologia. Ao erviço repreentado, pblicado e

2 Anai do XV Encontro de Iniciação Cientíica da PUC-Campina - 6 e 7 de otbro de 010 aceado ando ea combinação dá-e o nome de erviço Web emântico. Foram propota vária ontologia para decrever erviço Web emântico, entre ela a OWL-S, oco dete artigo, qe permite decrever trê dimenõe principai de m erviço, qe ão: Peril do erviço: decrição inteligível do erviço e dado de contato com o e ornecedor, aim como parâmetro ncionai e não ncionai; Modelo do erviço: lxo de controle e dado aociado à execção do erviço; e Service Gronding: inormação para permitir a m programa acear e invocar o erviço. Para a bca de erviço ão empregado algoritmo de caamento de erviço, o matchmaking. O reltado de ma dea bca poderá er m caamento direto, qando exite m erviço idêntico qe atende à reqiição do ário, o m caamento indireto, qando é eita ma compoição de erviço para atender à reqiição. Há vário algoritmo de matchmaking, entre ele, podem er detacado o baeado em lógica, em imilaridade lingüítica e em emparelhamento de grao [4]. O algoritmo baeado em lógica tentam azer m caamento entre ma reqiição (o erviço deejado pelo ário) com o erviço diponívei adotando ma interpretação de caamento baeada na bnção da lógica decritiva, onde m conceito bme otro e é mai geral qe ele (i.e., ocpa ma poição mai alta em ma hierarqia de conceito). Qando eta abordagem é ada o matchmaker procra o erviço diponível mai próximo da reqiição do ário. O algoritmo baeado em imilaridade lingüítica procram imilaridade lingüítica entre a decrição do erviço reqiitado pelo ário e a decriçõe do erviço diponívei ando técnica da área de recperação de inormação e proceamento de línga natral. No emparelhamento de grao, erviço ão decrito por grao, onde o nó repreentam indivído (intância do conceito) e o arco a propriedade qe relacionam a intância. Doi erviço caam e ele têm a mema etrtra e o nó correpondente também caam. Técnica de veriicação de iomorimo de grao podem er ada para ete tipo de caamento. 3. FILTRAGEM COLABORATIVA Qando m ário deeja m erviço, o problema não e reme a recperar erviço qe caem com a reqiição, ma também a motrar ao ário erviço qe ejam de e interee, em ordem de relevância. O exemplo a egir iltra ea idéia. Uma determinada peoa gota de tebol, torce para o São Palo e etá procrando m erviço qe aça a venda de ingreo para jogo. O repoitório conltado oerece erviço para a venda de ingreo para vário time. Portanto, eria intereante ordenar ee erviço de acordo com o interee do ário em qetão azendo com qe o erviço qe vendem ingreo para o jogo do São Palo etejam no topo da lita de erviço diponívei. Como é inviável projetar m itema qe conheça o interee de todo o ário. O o de iltro colaborativo pode ajdar a olcionar ee problema. O iltro colaborativo trabalham com a hipótee de qe ário emelhante têm goto emelhante Filtro Colaborativo O iltro colaborativo partem do prepoto de qe m ário pertencente a m conjnto de ário U = { 1,, 3,..., n}, qando acea m item i, pertencente a m conjnto de iten I = {i1, i, i3,..., in }, ornece ma avaliação do item indicando o e gra de preerência o atiação aociado a ee item. Ea inormação pode er repreentada conorme motrado na Tabela 1, qe contém a nota dada por ário a iten. Conorme iltrado na tabela, a nota variam de 0 a 10 e igniica qe o item não oi avaliado. O iten podem repreentar qalqer elemento ao qal m ário poa aociar ma preerência, inclindo livro, ilme, loja e, no cao dete trabalho, erviço Web. Tabela 1. Exemplo de bae repreentando ário e avaliaçõe de iten i1 i... in n 9 3 Na Tabela 1, é evidente qe algn ário não avaliaram algn iten. Nee cao, m iltro colaborativo poderia er ado para etimar a avaliação qe o ário atribiriam a ee iten. Por exemplo, e o objetivo é aber e o item i1 é relevante ao ário, podem er bcado ário emelhante a e a partir da avaliaçõe dee ário predizer qe avaliação o ário daria ao item i1 [5].

3 Anai do XV Encontro de Iniciação Cientíica da PUC-Campina - 6 e 7 de otbro de 010 O Coeiciente de Correlação de Pearon (Pearon Correlation Coeicient PCC), pode er ado para calclar a imilaridade entre doi ário e im(, a partir do iten (por exemplo erviço) avaliado por ambo, ando a eginte órmla: im(= S v S v ) ) Sv (1) onde, S v é o conjnto de erviço qe oram aceado tanto por como por [0..1] e [0..1] indicam, repectivamente, a avaliaçõe qe o ário e v izeram do erviço, e v ão, repectivamente, o valore médio da avaliaçõe de erviço eita por e v. A imilaridade entre ário, im(, pode variar de -1 a 1. Uma imilaridade igal a -1 correponde a ário com preerência opota e ma imilaridade igal a 1 indica qe o ário têm a mema preerência. A partir do cálclo da imilaridade entre ário, o k ário mai emelhante qe avaliaram o erviço alvo ão elecionado como a vizinhança V do ário coniderado. Ito implica qe m ário pode ter ma vizinhança dierente para cada erviço alvo. Feito io, pode-e etimar a avaliação qe o ário aria do erviço alvo, ando a eqação a egir qe denominaremo de eqação de Renick: = im( ( + im( () 3.. Filtro Colaborativo Utilizando Semelhança entre Serviço O método apreentado na eção anterior para o cálclo da imilaridade entre ário e para etimar a avaliação de iten levam em conta apena o erviço qe oram aceado e avaliado pelo ário em qetão, ignorando qe mita veze doi ário não acearam o memo erviço ma acearam erviço emelhante. A im de coniderar eta poibilidade a imilaridade entre doi ário e v, im(v ), pode er calclada pela eqação (3), qe denominaremo de PCC com imilaridade emântica de erviço (PCC-SS). Na eqação 3, é m erviço avaliado pelo ário e t é o erviço avaliado pelo ário v com maior imilaridade emântica a, dede qe ea imilaridade eja perior a m valor mínimo coniderado; im(,t) indica a imilaridade emântica entre e t. im(v ) = (3) A partir da identiicação do ário emelhante pode-e também adicionar à eqação de Renick a imilaridade entre erviço de modo qe a avaliação qe o ário aria do erviço poderia er determinada da eginte orma: Sv = Sv ) )(( im(, t) * im im(, t)( + im( ( t Sv t ) ((( im(, t) * t ) ) (4) 4. INCORPORAÇÃO DE FILTROS COLABORATIVOS AO SISTEMA OWLS-MX Com a extenõe eita ao PCC e à eqação de Renick há neceidade de comptar a imilaridade entre erviço. Por otro lado, é precio dipor de ma bae de erviço com notação emântica para poder avaliar a abordagem propota. Como a implementação de algoritmo de cálclo da emelhança emântica entre erviço e a contrção de ma bae de erviço com marcação emântica iriam ocpar mito tempo para erem conclída oi tilizada ma erramenta pronta e tetada qe atende à neceidade do projeto, a OWLS-MX [6], à qal oram adicionado o novo iltro colaborativo para erviço Web emântico aqi decrito. O OWLS- MX permite veriicar a imilaridade emântica entre erviço decrito em OWL-S ando algoritmo de matchmaking baeado em lógica e em imilaridade lingüítica, aim como em algoritmo híbrido qe combinam a da abordagen anteriore. Para qe o OWLS-MX comportae iltro colaborativo oi neceário azer inúmera modiicaçõe em e código. Primeiramente, era neceário aber o gra de imilaridade entre o erviço, em a neceidade de exectar o algoritmo de veriicação de emelhança entre erviço (matchmaker) toda a veze qe oe aplicado o iltro colaborativo. Para io, oram adicionado método ao código qe qando chamado azem o caamento entre todo o erviço da bae, alvando e gra de imila-

4 Anai do XV Encontro de Iniciação Cientíica da PUC-Campina - 6 e 7 de otbro de 010 ridade em m arqivo. Io oi neceário poi no cômpto do PCC e da eqação de Renick pode er ado o gra de imilaridade entre o erviço. Foi neceário também inclir ma bae de dado para regitrar a avaliaçõe qe o ário azem do erviço aceado. Feita a extenõe acima, pderam er implementado o algoritmo de Pearon e Renick, tanto na a orma convencional como ando a imilaridade de erviço. 5. AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL Foi realizado m experimento com o objetivo de avaliar a precião do iltro colaborativo implementado. A avaliação do algoritmo de iltragem colaborativa oi eita retirando algn do valore atribído pelo ário, conorme erá decrito, de modo a prever ee valore ando o algoritmo implementado. A dierença entre o valore previto pelo algoritmo de iltragem colaborativa e a nota atribída pelo ário oi avaliada a partir do erro abolto médio (MAE -Mean Abolte Error) e do erro abolto médio normalizado (NMAE Normalized Mean Abolte Error). O MAE é calclado conorme motrado a egir: MAE = (5) Onde, é o ário alvo, a é o erviço alvo e [0..1] é a avaliação do erviço alvo. N é o número total de avaliaçõe eita pelo ário e é o omatório da avaliaçõe eita por Iniciação da Bae de Avaliaçõe Para a realização do experimento oram criado grpo de ário com peri próprio. Cada grpo era contitído de ário qe acearam o memo erviço. No momento da criação do grpo, ão elecionado o erviço comn ao grpo. O erviço oram ecolhido de orma manal para cada grpo e a nota oram atribída pelo itema a partir de parâmetro ornecido pelo ário. No experimento decrito oram criado trê grpo variando o número de ário e o tipo de erviço de interee de cada grpo. O primeiro grpo avalio com nota elevada erviço relacionado a meio de tranporte e com nota baixa erviço relacionado a livro; o egndo de nota elevada a erviço relacionado a livro e a plano de aúde e hopitai; inalmente, o terceiro grpo, avalio erviço divero, inclindo o relacionado a livro, paagen aérea, carro, tranporte, hopitai etc. O número de erviço em cada m do trê grpo oi igal a vinte e ete. Montado o grpo, a nota qe m ário daria a m erviço, n oi deinida por: onde, é a nota real, é a nota predita pelo itema e N é o número de nota predita pelo itema. O NMAE por a vez é dado por: NMAE = (6) É ácil perceber qe qanto menor o valore do MAE e do NMAE mai precia é a previão. Para ter m reerencial de deempenho para o algoritmo deenvolvido, ele oram comparado a m algoritmo de previão imple e mito conhecido, o er-mean (UMEAN). O UMEAN etima o valor de ma avaliação altante como a média da demai avaliaçõe eita pelo ário, conorme motrado a egir: (7) (8) n = n g + v g (9) onde, n g é a nota-bae do grpo ao qal pertence e v g é m valor aleatório repreentando a variação entre a nota do ário do grpo ao qal pertence Tabela. Nota do grpo e variaçõe Nota-bae Variação Grpo Grpo Grpo Decrição e Reltado do Experimento Foram criado 90 ário, dividido em 3 grpo de 30 ário cada e oram previta 0 nota. A nota-bae e variaçõe etão exprea na Tabela. Como pode er obervado no Gráico 1, nete experimento, o comportamento do algoritmo em toda a a variante qando não e a imilaridade de erviço na eqação de Renick, independentemen-

5 Anai do XV Encontro de Iniciação Cientíica da PUC-Campina - 6 e 7 de otbro de 010 te de á-la no cálclo do PCC, é mito emelhante. O crioo é qe, no experimento, o erro dimini conideravelmente entre a retirada de 5 até a retirada de 15 nota, ma volta a bir poteriormente. O gráico motra qe o o do iltro colaborativo levo a m erro médio menor qe o UMEAN, porém não oi detectado m impacto igniicativo na precião da previõe qando e a a imilaridade entre erviço. 6. CONCLUSÃO Foi propota ma nova abordagem para ordenação de erviço levando em conideração o interee do ário. A abordagem etá baeada em método cláico da área de iltragem colaborativa, tilizando a emelhança entre erviço no momento de identiicar ário emelhante (cálclo do PCC) e prever o valor da avaliação qe m ário daria a m erviço (cálclo da expreão de Renick). Um experimento realizado para avaliar a eicácia da a- bordagem motro qe o o do iltro colaborativo levo a m erro médio menor qe o UMEAN, porém não e detecto m impacto igniicativo na precião da previõe qando e a a imilaridade entre erviço. Um conjnto mai abrangente de experimento e motra neceário para melhor compreender em qe itaçõe a abordagem pode er útil aim como a a limitaçõe. AGRADECIMENTOS Agradeço ao proeor Jan e à minha amília pelo apoio. REFERÊNCIAS [1] Martin, D. et al. (004), OWL-S Semantic Markp or Web Service, W3C Member Sbmiion November 004. Captrado online 19/19/009 em < > [] Rama A. et al. (005), Web Service Semantic - WSDL-S, W3C, 7 November 005. Captrado online 19/19/009 em < [3] Booth, D., et al. (004), Web Service Architectre, W3C Working Grop Note 11 Febrary 004; Captrado online 19/19/009 em < [4] Teto, V., Anagnotopolo, C. Hadjiethymiade, S. (007), Semantic Web Service Dicovery: Method, Algorithm, and Tool. In: Cardoo, J. (ed.) Semantic Web Service: Theory, Tool, and Application. [5] Rong, W., Li K., Liang, L. (009 ). Peronalized Web Service Ranking via Uer Grop combining Aociation Rle. In 009 IEEE International Conerence on Web Service (pp ) [6] Klch, M.; Frie, B., Sycara, K., (008). OWLS- MX: A hybrid Semantic Web ervice matchmaker or OWL-S ervice, Web Semantic, 7(). N M A E 0,078 0,076 0,074 0,07 0,07 0,068 0,066 0,064 0,06 0, Número de nota retirada e no PCC e Renick e apena no PCC e apena em Renick UMEAN Sem imilaridad e Gráico 1. NMAE para a previão de 0 nota, para 90 ário, dividido em 3 grpo