中文摘要：

本项目拟针对空间处理服务的自动化和智能化需求，研究基于语义网络技术推出的语言规范建立空间处理服务的语义和知识的形式化表示，以此为基础实现空间处理服务的自动发现和智能组合。研究内容包括，在本体、规则和产生式层次，分别采用OWL/OWL-S，SWRL和基于RIF 交换规则格式的逻辑语言框架来建立空间服务语义和知识的形式化表示，建立知识服务框架；通过对现有服务元数据注册模型ebRIM和注册机制CSW进行语义扩展使其支持服务语义注册，提高服务发现的智能水平；利用高阶知识工具表达服务，服务可用单个产生式规则或由一组产生式规则构成的规则树表示；通过采用搜索策略获取满足用户服务目标的服务规则集，获得服务链集，通过规则推理验证服务的可用性，利用优化组合问题求解得到最优服务组合链，提高服务组合的智能水平。最后，基于上述成果建立知识服务和空间服务原型系统，进行服务演示实验，验证提出的理论与方法。

结论摘要：

面对Web上海量的空间数据和处理服务，地理信息服务自动发现与智能组合的研究是实现空间数据和处理服务资源共享、互操作和实用增值的关键，项目研究具有前瞻性和挑战性，具有理论和实用价值。 项目针对空间处理服务的自动化和智能化需求，运用RDF、本体、规则、SPARQL等语义网络技术，提出了一套基于语义网络技术实现空间服务自动发现和智能组合的完整解决方案，并据此研制了实用化的服务发现和组合系统。 本项目的主要成果如下。（1）提出了语义服务的(I，O，P，E，F，NF)六元组表达模型。采用一阶逻辑和产生式规则给出了服务匹配、服务发现、服务组合的形式化定义，提出了一系列的公理、定理和规则，建立了服务发现和组合的初步理论框架。 (2）研究了语义支持的注册机制。提出了基于UDDI和OGC CSW的空间信息服务注册中心的语义扩展策略，研究了基于OWL-S规范和Linked Web技术的轻型RESTful空间信息服务注册中心框架，实现了服务的有效语义标注、注册和发现。 (3）研究了语义支持的发现机制。提出了采用相关集优化的基于语义本体规则推理的服务发现策略，提高了服务发现的效率和准确率，提出了基于语义本体的IOPE二分图服务发现策略，基于IOPE匹配相似度评分推荐更多潜在服务，提高了匹配精度和用户满意度。 (4)研究了语义支持的组合机制。在抽象服务链构链方面，提出了基于SWRL规则推理的利用闭包减少服务搜索空间的服务组合算法，该方法利用规则推理提高了组合精度，利用知识库记忆能力提高了组合效率。在服务链动态绑定方面，研究了顾及服务质量的服务组合的最优解理论，提出了基于遗传算法、蚁群算法的最优解决方案，可解决服务规模增长时搜索空间组合爆炸的问题。（5）研究了服务组合历史成果的挖掘。利用概念格挖掘出服务使用频率及服务组合使用的关联度，构建动态索引表支持优先查找使用频率高、组合支持度高的服务，显著提高了服务发现效率。 (6) 研究以用户为中心的服务框架。提出了面向空间服务的用户偏好模型, 研究了用户分群方案及服务协同推荐策略。（7）研制了实用化的空间服务自动发现和智能组合系统，集成了项目研究成果，进行了洪水淹没、地震分析和交通应急响应定位等示范应用。 项目取得的理论研究成果具有开拓创新性，所研制的软件经过商品化后具有广阔的应用前景。