Intelligente Agenten für das Internet der Dienste
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1 Intelligente Agenten für das Internet der Dienste PD Dr. Matthias Klusch Themen Internet der Dienste Intelligente Agenten Semantische Webdienste , U Saarland Klusch 2 1
2 Themen Internet der Dienste Intelligente Agenten Semantische Webdienste , U Saarland Klusch 3 Vision Das Internet der Dienste umfaßt alle Dienstleistungen im Internet, die von jedem Nutzer als Anbieter, Vermittler oder Konsument allgegenwärtig verwendet, zusammengestellt und gehandelt werden können. cf. Jorge Villasante, European Commission, , U Saarland Klusch 4 2
3 Internet Das Netz der Netze ARPAnet 1969 (4), 1972 (23) USA INTERnet 1982: Kommunikation zwischen Netzen (TCP/IP, 1974) 2010: 1.9 Mrd Nutzer (WP 6.8 Mrd) Dienste HTTP SMTP TCP Data Transmission IP Data Routing WLAN , LAN FDDI, etc 128bit IP-Adressen Namen in hierachischen Domänen Bsp: = de.wikipedia.org Rechnerfernzugriff (telnet, SSH) Dateizugriff (FTP) Netzadministration (SNMP, ICMP), Namensauflösung (DNS) (SMTP, IMAP, POP3) VoIP Telefonie (SIP) Chatdienste (IRC, Skype etc) Usenet Diskussionsforen (NNTP) P2P Tauschbörsen (Gnutella, etc.) World Wide Web (HTTP/S) , U Saarland Klusch 5 Web Network of sites in the Internet to search and retrieve documents with simplified addresses (URL) as embedded links using the hypertext transfer protocol (HTTP). Sir Tim Berner-Lee HTTP, URL 1992: HTML, 1993: MosaicX Browser 1994: W3C 2010: ca 30 Mrd Webseiten (w/o Deep Web) Webadressen: URL - Universal Resource Locator scheme://username:password@domain:port/path?query_string#anchor XHTML Webseiten; HTTP Protokolloperatoren: GET, POST, PUT, DELETE Browser GET /web/index.html HTTP/1.1 Connection: Keep-Alive Accept: */* User-Agent: ABCbrowser Host: HTTP / OK Content-Location: Content-type: text/html; charset-utf-8 <html xmlns= /xhtml" lang="de" >. </html> (IP = ) webserver Anwendung index.html Vielfalt von Anwendungen und Diensten im Web 1.0 und sozialen Web , U Saarland Klusch 6 3
4 Webdienst Ein Webdienst ist eine Softwarekomponente, die per URL adressiert ihre Funktionalität über eine veröffentlichte XML Standard-basierte Schnittstelle anbietet und für beliebige Anwendungen über ein im Internet verwendetes Protokoll XML-Nachrichtenorientiert und programmatisch zugreifbar ist. (Jeckle, 2004) Dienstbasierte Webanwendung Webanwendung A XML Webdienst 1 XML Webanwendung C XML XML Webdienst 2 Webdienst 3 Webanwendung B Vorteile: Interoperabilität (XML), Wiederverwendbarkeit / Lose Kopplung Architekturen von Webdiensten: REST & WSDL / SOAP , U Saarland Klusch 7 Architektur I: REST-basierte Dienste REST Representational State Transfer Client HTTP Request* GET XML Response REST API Webdienst Server HTTP Client-Server-basierte Dienstinteraktion o o o Dienst = Adressierbare Ressource im Web: Dienst[.Operation#] URL HTTP zustandslos: Keine Veraltung von Dienstinteraktionszuständen Repräsentation von Dienstinteraktionszustand: Dienstausgaben (URLs von Ressourcen) und Infos in XML-Antwortnachricht an Client. (Cookies/Erweiterte Nachrichten) , U Saarland Klusch 8 4
5 Beispiel: REST-Dienst PartsDepot Service: PartsDepot Operation: PartsDepot.Get_Parts_List URL: Method: GET Parameters: cid - Engine component ID Returns: XML parts_list Antwortnachricht in XML: Web API des REST-Dienstes PartsDepot (Verwaltung von Maschinenteilen mit Teilelisten von Maschinenkomponenten) Verweis auf REST-Dienst in XHTML Seite mit Mikroformat hrest: <div class="service" id = PartsDepot > <div class="operation" id = part > operation <code class="label"> Get_Parts_List </code> is invoked with <span class="method"> GET </span> at <code class="address > </code> <span class="input"> for component 123 </span>. Returns <span class="output">parts list </span></div> </div> <?xml version="1.0"?> <p:parts xmlns:p= xmlns:xlink=" <Part id="00345" xlink:href=" <Part id="00346" xlink:href=" <Part id="00347" xlink:href=" </p:parts> , U Saarland Klusch 9 Beispiel: Heterogene REST-Dienstschnittstellen Service Operation2 Input Output , U Saarland Klusch 10 5
6 Suche und Komposition Verzeichnisse Suchmaschinen Seekda.com Dienstselektion : APIs Google Maps Amazon AWS Ebay, Yahoo! Twitter, YouTube Facebook, NY Times, Manuelle Suche und Relevanzbewertung verständlicher REST-APIs Komposition ( Mashup ) Manuelle Kombination von REST-basierten Diensten Werkzeuge XML Datentypabgleich (Parameters:Returns), -konversion , U Saarland Klusch 11 Beispiele von Mashups Ortsanzeige von lokalen Ereignissen : Mashups 15 Dienste: GoogleMaps, IP Location, Eventful, Facebook, flickr, last.fm, ThisNext, Twitter, etc. Preisvergleich für Online-Shopping 3 Dienste: Amazon A9, Shopping.com Amazon Product Advertising #LinS: GeoStatistik zu Kontakten in LinkedIn 2 Dienste: LinkedIn (soicalgraph), GoogleCharts ArtistCloud4iPhone&Android: Musiksuche für SmartPhones 5 Dienste: GoogleAppEngine, last.fm, MusicBrainz, YouTube, ChartLyrics Lyric , U Saarland Klusch 12 6
7 Beispiele von Mashups Ortsanzeige von lokalen Ereignissen : Mashups 15 Dienste: GoogleMaps, IP Location, Eventful, Facebook, flickr, last.fm, ThisNext, Twitter, etc. Preisvergleich für Online-Shopping 3 Dienste: Amazon A9, Shopping.com Amazon Product Advertising #LinS: GeoStatistik zu Kontakten in LinkedIn 2 Dienste: LinkedIn (soicalgraph), GoogleCharts ArtistCloud4iPhone&Android: Musiksuche für SmartPhones 5 Dienste: GoogleAppEngine, last.fm, MusicBrainz, YouTube, ChartLyrics Lyric , U Saarland Klusch 13 Architektur II: SOAP-basierte Dienste in WSDL Client SOAP: InputMsg SOAP: OutputMsg WSDL Webdienst Server WSDL - Web Service Description Language Standardisierte XML-basierte Schnittstellenbeschreibung (2.0: W3C 2004) Funktional: Nur Signatur (E/A), Nicht-funktional: Name, Qualtität, Preis, etc SOAP Simple Object Access Protocol Standardisierte Nachrichtenorientierte Interaktion mit Diensten SOAP-XML-Nachrichtenformat (SOAP-Header, Body: E/A Nachrichten) , U Saarland Klusch 14 7
8 Beispiel: WSDL-Dienst PartsDepot <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <description xmlns= > <types> <xs:schema xmlns:xs= xmlns:pdc= > <xs:element name= cid" type="xs:string"/> </types> <interface name= PartsListInterface"> <operation name= GetPartsList" pattern= > <input messagelabel="in" element= xs:cid" /> <output messagelabel="out element= pdc:parts_list /> </operation> </interface> <binding name= PListHTTPBinding type= interface="tns:partslistinterface"> <operation ref="tns:getpartslist" whttp:method="get"/> </binding> <service name= PartsDepot interface="tns:partslistinterface"> <endpoint name= PListHTTPEndpoint binding="tns:plisthttpbinding" address= > </endpoint> </description> XMLS Datentypen der E/A Nachrichten des Dienstes Operation/en (Signatur) des Dienstes Bindung der Operation/en an Transfer-Protokoll Ausführbare Operation (Dienstprogramm) Andere WSDL-Dienste: (bis 2009) , U Saarland Klusch 15 Suche Verzeichnisse UDDI Universal Description, (2) (1) Discovery & Integration Standard Xmethods.net (3) webservicelist.com wsindex.org, etc. Dienstselektion Relevanz von Diensten basiert auf Textähnlichkeit (strukturierte Schlagwortsuche über APIs) Suchmaschinen Seekda.com (WSDL, REST) Peer-To-Peer Dienstnetze B2B Plattformen (Avionik, Chemie, etc) Manuelle Wahl aus Rangliste von Dienstanbietern Stand: , seekda.com , U Saarland Klusch 16 8
9 Komposition Beschreibung BPEL Diagramm in BPMN mit ActiveBPEL Designer 3 erstellt Im OMG Standard BPEL (Business Process Execution Language) Manuelle, graphische Komposition in einem BPEL-Diagramm (Business Process Model Notation BPMN) Automatische Kompilierung in ausführbares BPEL-Skript Werkzeuge: ActiveBPEL Designer IBM WebSphere ARIS Business Analyst, etc , U Saarland Klusch 17 Beispiel: BPEL-Skript InstallRimsOnUsedCar <bpel:flow> <bpel:sequence name="servicecomposition > <bpel:invoke inputvariable="ordercarmessage" name="buyusedcar" operation="ordercar" outputvariable="orderresponse" partnerlink="usedcarseller" porttype="ns4:carprovider"/> BuyUsedCar <bpel:invoke inputvariable="orderrimsrequest" name="buyrims" operation="orderrims" outputvariable="orderrimsresponse" partnerlink="tireretailer" porttype="ns2:tireretailer"/> <bpel:assign name="assigncartype"> <bpel:copy> <bpel:from part="orderedcar" variable="orderresponse"/> <bpel:to part="car" variable="installmessage"/></bpel:copy> <bpel:copy> <bpel:from part="orderresponsedetails" variable="orderrimsresponse"/> <bpel:to part="rims" variable="installmessage"/> </bpel:copy> <bpel:invoke inputvariable="installmessage" name="installrims" operation="install" outputvariable="installresponse" partnerlink="carrepair"porttype="ns3:installrims"/> </bpel:sequence> <bpel:copy> <bpel:from part="car" variable="executerequest"/> <bpel:to part="car" Nachrichtenorientierte variable="ordercarmessage"/></bpel:copy> Interaktion <bpel:copy> <bpel:from part="rims" variable="executerequest"/> <bpel:to part="orderdetails" zwischen bekannten variable="orderrimsrequest"/></bpel:copy> Diensten von <bpel:copy> <bpel:from part="installack" variable="installresponse"/> <bpel:to part="carack" kontraktierten variable="executeresponse"/></bpel:copy> Dienstanbietern <bpel:copy> <bpel:from part="installack" variable="installresponse"/> <bpel:to part="rimsack" variable="executeresponse"/></bpel:copy> für gegebenen Geschäftsprozess. </bpel:flow> </bpel:process> Anbieter: UsedCarSeller BuyRims Anbieter: TireRetailer InstallRims Anbieter: CarRepair , U Saarland Klusch 18 9
10 Beispiel: Verteilte Dienstorientierte Geschäftsprozesse Service-Oriented Business Process Implementation (cf. SOA) Production Finances Retail Subcontractors Logistics , U Saarland Klusch 19 Beispiel: Verteilte Dienstorientierte Geschäftsprozesse Service-Oriented Business Process Implementation (cf. SOA) Production Finances Retail Subcontractors Logistics , U Saarland Klusch 20 10
11 Herausforderung Automatische und intelligente Koordination von Diensten. Persönliche digitale Assistenten für Suche, Komposition, Verhandlung Effiziente Suche und Komposition durch besser maschinen-verständliche Dienstbeschreibungen , U Saarland Klusch 21 Herausforderung Automatische und intelligente Koordination von Diensten. Persönliche digitale Assistenten für Suche, Komposition, Verhandlung Effiziente Suche und Komposition durch besser maschinen-verständliche Dienstbeschreibungen , U Saarland Klusch 22 11
12 Themen Internet der Dienste Intelligente Agenten Semantische Webdienste , U Saarland Klusch 23 Intelligenter Agent George Luger Intelligente Agenten sind zu einer aufgabenorientierten Problemlösung durch autonome, reaktive und zielgerichtete Anwendung von geeigneten Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) fähig. Relevante KI-Technologien für Agentenentwicklung: Wissensrepräsentation (Umgebung, Aktionen, Ziele) Logische Schlussfolgerung, Heuristische Lösungssuche (Planen) Maschinelles Lernen, Behandlung von unsicherem Wissen (Lernen) Intelligente Interaktion (Visualisierung, Natürlichsprachlicher Dialog) Je mehr Verwendung von KI desto intelligenter der Agent , U Saarland Klusch 24 12
13 Eigenschaften von Agenten Autonom: Eigenverantwortliches Handeln Reaktiv kontinuierlich angepaßt (lernend) an Benutzer und Umgebung Proaktiv Eigeninitiativ und zielgerichtet planend und entscheidend Kooperativ Interaktion und Zusammenarbeit mit anderen Agenten Sensors Effectors input output Environment Softwareagenten Physische Ausprägung: Roboter , U Saarland Klusch 25 Beispiel: Automatisches Planen Reaktives Planen von Aktionen Unmittelbare oder sehr zeitnahe Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse in der Umgebung. Reiner Reflex: Ereignisorientierte Reiz-Reaktion Regeln mit Vergessen (ohne internen Zustand) Reflex: Reiz-Reaktion-Regeln mit kontinuierlich gespeichertem Wissen über Umgebung (mit internem Zustand & Weltmodell; Erinnerung ) Planmusterinstanziierung über Zustand ( Planning from 2nd Principles ) Lernend: Lernen der Nützlichkeit von Aktionen für individuelle Lernziele über internem Zustand und (partiell) beobachteter Umgebung. V Schwarm mit reinen Reflexen ohne Kommunikation (Animationsfilmvorstudie von BioGraphics) , U Saarland Klusch 26 13
14 Beispiel: Automatisches Planen Deliberative Planerzeugung ( Planning from 1st Principles ) Beispiel: Zustandsbasiertes Vorwärtsplanen Finde aus gegebener Menge von Operatoren eine Aktionssequenz (Plan), dessen simulierte Ausführung in einem initialen Zustand (Fakten) einen gegebenen Zielzustand (Fakten) erreicht. isat(mikka, A), Reise(p:Person,f:Flight,from:Loc,to:Loc) Person(Mikka), precondition: isat(?p,?from), isat(mikka, B) FA105(A, B),?f[1]=?from,?f[2]=?to. Loc(A), Loc(B) Initialzustand effect: isat(?p,?to), del: isat(?p,?from) Plan = [ Reise(Mikka, FA105, A, B) ] Zielzustand Benutzerinteraktives Planen, Hybrides Planen, Verteiltes Planen , U Saarland Klusch 27 Multiagentensysteme Systeme interagierender Agenten für verteilte Problemlösung Hierarchische Aufgabenverteilung (zb. Kontraktnetz) Emergentes Lösungsverhalten (Schwarm) Koordination im System Kommunikation zwischen Agenten (mit/ohne) Kooperationsmodelle Gemeinsames Planen (Joint Planning) Nutzenorientierte Verhandlungen, Auktionen, Koalitionen, Marktplatz, etc. V Schwarm mit Kommunikation ( Mundpropaganda-Effekt ) , U Saarland Klusch 28 14
15 Prominente Anwendungsbereiche Transport & Logistik Dezentrale, situative Optimierung von Transportrouten, Warenlagerverwaltung, DFKI: Flottenmanagement für Speditionen Konz, Fixemer (Saarland) Produktionssteuerung Dezentrale, situative Optimierung von Produktionsabläufen DFKI: für Saarstahl AG Elektronischer Handel Dezentrale, rationale Verhandlungen, Online-Auktionsteilnahmen DFKI: Holzauktion CASA Saarland; Intelligente Online-Einkaufsassistenten Edutainment Intelligente Avatare in 3D Welten DFKI: ISReal Projekt , U Saarland Klusch 29 Agenten und Webdienste Arten der agentenbasierten Dienstbereitstellung: Nutzer - Agent Agent - Agent Agent - Dienst Webdienst 1 Webdienst 3 Webdienst 2 Persönliche Bereitstellung - Benutzerinteraktiv - Lernend Suche und Komposition , U Saarland Klusch 30 15
16 Persönliche Dienstbereitstellung: Benutzerinteraktiv Monolog von Agent Dialog von Agent Konversation von Agenten Konversation von Agenten und Nutzer Konversation von Agenten und Nutzern Nutzer Beispiel: LigaBot Berti VirtualConstructor/ IDEAS4GAMES Virtual Human , U Saarland Klusch 31 Persönliche Dienstbereitstellung: Lernend Kontextdaten (Nutzer, Ressource) Ressourcenbewertung explizit implizit (Aktionen) Anfragenhistorie Kontextdaten Beobachtung Nutzerverhalten Nutzer interaktion Ressourceneigenschaften Themen, Ortsgebunden, etc Relation zu anderen Ressourcen Präferenzen über Ressourceneigenschaften Langzeitpräferenzen Benutzerprofil verwalten Klassifikation/ Vorhersage Nutzerverhalten Empfehlung Vs. Kurzzeitpräferenzen Präferenzbasierte Empfehlung von (neuen) Ressourcen für Nutzer , U Saarland Klusch 32 16
17 Beispiel: Kollaborative Empfehlung (Social Filtering) Nutzer shared likes & dislikes Collaborative recommendation likes likes Link-directed recommendation linked to like Text similar to Content-based recommendation Relevant für Nutzer? , U Saarland Klusch 33 Beispiel: Kollaborative Empfehlung (2) Voraussage der Bewertung r xj eines Artikels (item) j aus einer Menge J durch Benutzer x basierend auf Bewertungen r ij anderer Benutzer i von Artikeln aus J r xj 1 = w( x, i) ( rij rˆ ij ), rˆ ij = r J i x J ij Korrelation der Präferenzen/ Bewertungsvektoren r x, r i mit Kosinusmaß: w( x, i) = cos( r, r ) = x i j J j J ( r r x, j ) 2 x, j r i, j j J ( r ) 2 i, j Pearson-Korrelation (GroupLens, 1994): w( x, i) = r + / xj j J j J [ r [ r + xj + xj r xj xj ] [ r + ij + ij r ij 2 r ] [ r r ] ij positive/negative ratings of user x ] , U Saarland Klusch 34 17
18 Beispiel: Kollaborative Empfehlung (3) Durch (explizite/implizite) Nutzerbewertung erlernte Nutzer-Artikel-Präferenzmatrix: User\Item User 1 Star Wars Jurassic Park 2 Terminator Godzilla Alien I User 2 User 3 User Kollaborative Empfehlung: Einfache Empfehlung: Alien I : r 25 = 8.4 Alien I : r 25 = r 45 = 7.. Nutzer 4 mit höchster Präferenzkorrelation (w 24 ) Aufsteigende Bewertungsskala 1 10; Nicht bewertet: , U Saarland Klusch 35 Beispiel: Kollaborative Empfehlung (4) Kollaborative Kaufempfehlung Individuelle Bewertung (Präferenzupdate) Generelles Problem: Cold Start (ohne Predictor) und Popularity Bias , U Saarland Klusch 36 18
19 Suche und Komposition von Webdiensten Nutzeranfrage: Flug nach Berlin mit Hotel und Mietwagen. ACK f ACK h Flug buchen Hotel buchen Mietauto buchen Dienst F Dienst H Dienst M Suche in Verzeichnissen mit Suchmaschinen mit anderen Agenten Rangliste: Dienst f1 Rangliste: Dienst h1 Rangliste: Dienst m1 Komposition Dienst f2 Dienst h2 Datentypkompatible Signaturen Präzision der Suche bestimmt durch Selektion: Dienstabgleich + Relevanzbewertung , U Saarland Klusch 37 Beispiel: Struktureller WSDL-Dienstabgleich Input: WSDL Dienste S, Q Output: Struktureller Ähnlichkeitswert sim(s,q) œ [0,1] Rekursive Berechnung struktureller Ähnlichkeit von XML-Graphen T S, T Q von S, Q: sim(t S,T Q ) = sim( root(t S ),root(t Q ) ) norm ω1 * simname( l( a), l( b)) + sim( a, b) = ω2 *max{ k sim( ni, m j ) ( a, ni ),( b, m j ) E, m simtype( l( a), l( b)), = ϕk ( ni ), ϕkinj.},if l( a), l( b) D if l( a), l( b) D sim name : Textähnlichkeit der Bezeichner von Graphknoten (WordNet-distance + keyword string matching) sim type : Datentypkompatibilität œ [0,1] (Look-up table); Gewichte w 1 +w 2 =1 j [Zinnikus, Rupp & Fischer, Proceedings 2nd WS Web Services and Interoperability, 06] , U Saarland Klusch 38 19
20 Beispiel: Struktureller WSDL-Dienstabgleich , U Saarland Klusch 39 Experimentelle Evaluierung von WSDL-Analyzer Präzision: Wieviel der Dienste in der Antwort sind relevant? Ausbeute: Wieviel der relevanten Dienste sind in der Antwort? Präzision (AP): 0.42 Antwortzeit (AQRT): 4.55 sec Probleme von WSDL und REST Diensten Bedingt maschinenverständlich (XML Struktur, Text) Keine operationale Funktionalitätsbeschreibung Interner Kontroll-/Datenfluss (Prozessmodell) Vor- und Nachbedingungen der Dienstausführung , U Saarland Klusch 40 20
21 Herausforderung Automatische und intelligente Koordination von Diensten. Persönliche digitale Assistenten für Suche, Komposition, Verhandlung Effiziente Suche und Komposition durch besser maschinen-verständliche Dienstbeschreibungen , U Saarland Klusch 41 Themen Internet der Dienste Intelligente Agenten Semantische Webdienste Ausblick , U Saarland Klusch 42 21
22 Semantisches Web Idea: To make the semantics of Web resources machine-understandable Tim Berners-Lee, Ora Lassila, Jim Hendler.. but how? , U Saarland Klusch 43 Semantisches Web Logikbasiert semantische Annotation: Referenzen auf Konzepte und Relationen in formal-logischen Ontologien Standard Logikbasierte Ontologiesprachen: RDFS, OWL2 Hinreichend maschinen-verständlich: Standard logische Inferenzverfahren über Ressourcen und deren Relationen (insbes. Erwerb impliziten Wissens). Automatische Planung über Ressourcen Intelligente Anwendungen im Sinne der KI durch Softwareagenten Semantische Webarchitektur [Tim Berners-Lee (W3C), 2005] , U Saarland Klusch 44 22
23 Beispiel: Semantische Annotation und Suche Verweise auf RDFS/OWL2 Ontologien in HTML-Seite mit Mikroformat RDFa. <html xmlns= > <div about= #M37 typeof= #Coupe > [M37] Rotes Mercedes Coupé: BJ 2009, Guter Zustand, 2.Hd, Preis: </div> </html> Coupe m (and O1:Car (=3 hdoors)) (M37 typeof Coupe)(M37 hcolor red) (M37 hbrand Mercedes) Ontologie O2 Anfrage: Roter Mercedes 3-Türer? Ontologie O1 Car m (and Vehicle (<=5 hdoors) (=1 hcolor.colors) hbrand.manufct.. ), Coupe m (and Car (=3 hdoors)) RDFS Store SELECT?m WHERE?m isa Car.?m.hBrand = Mercedes?m.hColor = red.?m.#hdoors = 3 (M37 hcolor red) (M37 typeof Coupe) (M37 hbrand Mercedes ) (M37 hdoors 3), (M37 isa Car) Suche und Speicherung mit logischer Inferenz (Materialisierung). s.a. RVL Wissensbasierte Suche von PD Dr Ralf Schenkel , U Saarland Klusch 45 Beispiel: Semantisches Sensorweb Mashup [Sheth et al. 2009] Roads in Ohio with potentially_icy_conditions within the period of May 1 2, Shared Ontologies Sensor Server Klimasensoren an Strassen: Logische Inferenz: Potentially_Icy_Condition measured(?obs,?temp), Temperature(?temp), temp_value(?temp,?tval), lessthanorequal(?tval, 0), unit_of_measurement(?temp, celsius"). Temporal-logische Inferenz: within the period of?time: T05:00:00 Œ [ , ] Aktuelle semantisch annotierte Sensordaten <swe:time definition="urn:ogc:def:phenomenon:time" uom="urn:ogc:def:unit:date-time"> <sa:swe rdfa:about=?time rdfa:instanceof="time:instant"> <sa:sml rdfa:property="xs:date-time"/> </sa:swe> </swe:time> <swe:value name= weather-data-time"> T05:00:00 </swe:value> Plus annotierte Temperturdatenwerte für?temp , U Saarland Klusch 46 23
24 Semantischer Webdienst Formale Ontologien (in RDFS, OWL2, WSMO, SWRL etc) Semantischer Dienst (in OWL-S, WSML, SAWSDL, SAREST) Input Precondition Profile Process Model Output Effect Webdienst (in WSDL, REST) InputMsg Web service operation OutputMsg service program (.java,.php,..) , U Saarland Klusch 47 Beispiel: Semantischer Dienst BookFlight in OWL-S Ontology O1 Concepts and Relations: In OWL2-DL Person m (and Human), Customer m (and Person ( 1 hasvalid.creditcard) ) Facts: Customer(Hans), Flight(LH951), CreditCard(VISA), hasvalid(hans,visa**7).. CustID: O1#Customer From,To: O1#Airport hasvalid(?cust,?cc) CustID: integer, From, To: xsd:loc BookFlightProfile.owls BookFlight.wsdl Itin: O1#Itinerary FN: O1#Flight isbooked(?fn,?cust) ischarged(?cc,?amount) Itin: xsd:itinerary FN: xsd:string Signatur (I/O) Spezifikation (P/E) Beschränkung auf formale Ontologien in OWL Kein Standard LHBookFlight.java , U Saarland Klusch 48 24
25 Beispiel: Semantischer Dienst in SAWSDL SAWSDL: Semantic Annotations for WSDL and XML Schema. <wsdl xmlns:sawsdl= <interface name= BookFlightInterface"> <operation name= BookFlightOp > <input messagelabel= CustID" element= xsd:integer" sawsdl:modelreference = O1#Customer /> BookFlight.sawsdl BookFlight Profile CustID: O1#Customer Itin: O1#Itinerary From,To: O1#Airport FN: O1#Flight CustID: integer, Itin: xsd:itinerary From, To: xsd:loc FN: xsd:string BookFlight.wsdl <output messagelabel= FN element= xsd:string /> </operation> </interface> <binding. </binding> <service name= BookFlight interface= xs:bookflightinterface"> <endpoint address= > </wsdl> Nur Signaturannotation Keine Beschränkung auf formale Ontologien wie z.b. in OWL-S W3C Standard , U Saarland Klusch 49 Semantische Suche von Diensten Spezielle Suchmaschinen Sousuo, Semantic Service Search Engine S3E Meta-Suche nach semantischen Dienstdateien im Web Semantische Dienstvermittler ( Service Matchmaker Agents ) Semantischer Abgleich von Dienstanfrage und registrierten Diensten Relevanzbewertung; Ausgabe relevanter, zugeordneter Webdienste In Q Pre Q Q Out Q Pre Q? ª In S Pre S S OutS Pre S Shared Ontology SWS Store , U Saarland Klusch 50 25
26 Beispiel: Semantischer Dienstvermittler OWLS-MX2 Input: Set of services, query Q in OWL-S, text similarity threshold aœ[0,1] Ontology KB in OWL-DL, Text index Output: Rank list of relevant services S For all services S in and query Q do: Logical and text similarity matching of semantic signatures of S, Q: Match(S,Q,KB,) Hybrid if Match(S,Q,KB) Logic and (Match(S,Q,) Syn > a) Return: List [S, Match(S, Q, KB) Hybrid ] of relevant services S ranked by degree of (1) Match(S,Q,KB) Logic (2) Match(S,Q,) Syn œ [0,1] [Klusch, Fries, Sycara: Journal of Web Semantics, 7(3), 2009] Most popular semantic web service matchmaker world wide! More than semwebcentral.org (as of Dec 12, 2010) , U Saarland Klusch 51 Logikbasiert Semantischer Dienstsignaturabgleich Match(S,Q,KB) Logic œ {Exact, PlugIn, Subsumes, Subsumed-By, LogicalFail} 1. Exact (S,Q): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D = D) 2. Plug-In (S,Q): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D } 1 D) 3. Subsumes (Q,S): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D } D) 4. Subsumed-By (Q,S): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D m D) 5. LogicalFail C,C,D,D in shared OWL2-DL ontology KB Q In: C Out: D m =} }}m 1 In: C Out: D S Logical subsumption: KB (C m D) iff KB» {(C * ŸD)(a)} unsatisfiable; Complexity: NEXPTIME , U Saarland Klusch 52 26
27 Beispiel: Logisch Positiver Dienstabgleich From standard test collection OWLS-TC4 Input Dienstanfrage Output x: Patient y: Physician Q Returns physician for given patient. Physician ª Person * $ trainedat.medicalexpertise worksfor ª employed T m "worksfor.hospital MedicalExpertise m Expertise Patient ª Person * =1 hospitalizedat.hospital EmergencyPhysician ª Physician * 2 worksfor Relevanter Dienst a: Patient b: Emergency S Physician Returns emergency physician for given patient. Match(S,Q,KB) Logic = Plug-In(S,Q) relevant , U Saarland Klusch 53 Beispiel: Falscher Logisch Positiver Dienstabgleich x:train z: CreditCard Dienstanfrage Q y:trainticket Online purchase of train ticket with credit card. Nicht relevanter Dienst Certificate Certificate ª Text * $issuedfor TrainTicket m Certificate * $validfor.train * Text... $hasreservation.seat * Literature $expiresat.date owl:thing a:train S b:certificate Bill Train Ticket Patent Safety Certificate Issues safety certificate for given train. TrainTicket m Certificate Match(S,Q,KB) Logic = Subsumed-By(Q,S) relevant Geringe Textähnlichkeit der Ausgabekonzepte in der Ontologie: t(certificate) = (and Certificate Text) t(trainticket) = (and TrainTicket Certificate Text ex issuedfor ex validfor.train ex hasreservation.seat ex expiresat.date) , U Saarland Klusch 54 27
28 Beispiel: Falscher Logisch Negativer Dienstabgleich Dienstanfrage x:patient Q y:hospital Physician Returns hospital physician for given patient. Relevanter Dienst a:patient S b:emergency Physician Logical disjoint Returns emergency physician for given patient. Match(S,Q,KB) Logic = Fail irrelevant Hohe Textähnlichkeit der Ausgabekonzepte in der Ontologie: EmergencyPhysician ª Physician * 2 worksfor HospitalPhysician ª Physician * =1 worksfor t(emergencyphysician) = (and EmergencyPhysician Physician Person trainedat MedicalExpertise worksfor atleast 2 Hospital) t(hospitalphysician) = (and HospitalPhysician Physician Person trainedat MedicalExpertise worksfor exactly 1 Hospital) , U Saarland Klusch 55 Nicht-Logikbasiert Semantischer Dienstabgleich Mit Textähnlichkeiten Macro-averaged Recall/Precision (OWLS-TC4) Average Precision Text IR (Cos): 0.72 Logical (M0): 0.56 ρ 0.05, MI(Cos,M0) = 0.35 Semantische Dienstannotationen als Texte: Repräsentation logischer Konzeptdefinitionen von semantischen Dienstprofilen als Häufigkeitsgewichtete (TF-IDF) Schlagwortvektoren S in, S out (geg. Index I) Textähnlichkeit von Eingabe-/Ausgabekonzepten: Q j S j Sim( S, Q) j = [0,1], j { in, out} Q + S j 2 Textähnlichkeitsbasierter Dienstabgleich: j 2 Sim( Q, S) in + Sim( Q, S) out Match(S, Q, I) syn = [0,1] , U Saarland Klusch 56 28
29 Hybrid Semantischer Dienstabgleich: Logik + Text 1. Exact (S,Q): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D = D) 2. Plug-In (S,Q): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D } 1 D) Match(S,Q,I) Syn > a 3. Subsumes (Q,S): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D } D) Match(S,Q,I) Syn > a 4. Subsumed-By (Q,S): ("Cœ In S $C œ In Q : C m C) ("D œ Out Q $D œ Out S : D m D) Match(S,Q,I) Syn > a 5. Syn(S,Q): Match(S,Q,I) Syn > a else Fail Match(S,Q,KB,I) Hybrid = (h, s) Logikbasiert h œ {Exact, Plug-In, Subsumes, Subsumed-By, Syn, Fail}, Syntaktisch s = Match(S,Q) Syn œ [0,1] , U Saarland Klusch 57 Experimentelle Evaluierung von OWLS-MX2 Präzision der Filtervarianten Logikbasiert: 0.41 Textähnlichkeit: 0.74 Hybrid (Logik Ÿ Text): 0.9 Antwortzeit: 5.4 sec International Semantic Service Selection Contest: projects.semwebcentral.org/projects/owlsmx 2008 Best Service Matchmaker , U Saarland Klusch 58 29
30 Logikbasiert Semantischer Dienstprofilabgleich (IOPE) Dienstanfrage: Book_Purchasing?b: Book,?cc: CreditCard InStock(?b), Valid(?cc)?b: Book Ordered(?b), Ÿ InStock(?b) Nicht relevanter Dienst: Book_Copying IO: Logischer Signaturabgleich Exact(S,Q) PE: Logischer Spezifikationsabgleich (Plug-In) KB (Pre Q fi Pre S ) (Eff S fi Eff Q )?b: Book,?cc: CreditCard?c: Book Pre Q Q Eff Q Valid(?cc) CopyOf(?c,?b) Pre S S Eff S , U Saarland Klusch 59 Logikbasiert Semantischer Dienstprofilabgleich (IOPE) Dienstanfrage: Book_Purchasing?b: Book,?cc: CreditCard InStock(?b), Valid(?cc) Book_Copying?b: Book,?cc: CreditCard Valid(?cc)?b: Book Ordered(?b), Ÿ InStock(?b)?c: Book CopyOf(?c,?b) X IO: Logischer Signaturabgleich Exact(S,Q) PE: Logischer Spezifikationsabgleich (Plug-In) X KB (Pre Q fi Pre S ) (Eff S fi Eff Q ) Match(S,Q,KB) Logic-PE : IO and PE = Fail irrelevant Viele andere Arten von semantischem Dienstabgleich: Strukturelle Ähnlichkeit zugeordneter WSDL Dienste Strukturelle Konzeptähnlichkeit über Pfaddistanzen in Ontologie, usw , U Saarland Klusch 60 30
31 Herausforderung für semantische Suche Wie kann ein Vermittleragent beliebige Arten von semantischem Dienstprofilabgleich für eine optimale Präzision der semantischen Suche automatisch kombinieren? Let the matchmaker agent just LEARN how to do it! , U Saarland Klusch 61 isem: Lernender Hybrid Semantischer Dienstvermittler Training: Menge positiver/negativer Beispiele für semantische Relevanz Pro Beispiel (Q,S,1/-1) ein N-dimensionaler Dienstabgleichsvektor (q,s) mit Resultaten von allen geg. semantischen (IOPE) Abgleichsfiltern Pruning: Regelbasierte Reduktion logischer Abgleichsfehler Erlerne binären Relevanzklassifizier d(q,s) mit Ähnlichkeitswert dr (Maschinelles Lernverfahren: SVM Unterstützungsvektormethode) Selektion: Gegebene (evtl. unbekannte) Dienstanfrage Q Pro registrierten Dienst S: Bestimme semantische Relevanz (d(q,s), dr) für Abgleichsvektor (q, s) Ausgabe relevanter Dienste S für Q in Rangfolge r: [ (r, S, dr) ] (r,<) , U Saarland Klusch 62 31
32 Beispiel Lernen über Trainingskollektion Selektion für Dienstanfrage Q Match Syn œ [0,1] 2D feature space X Positive samples (x i, 1) Match Syn œ [0,1] Positive samples = x 570 = (q, s 284 ) dist(x,h) Ähnlichkeitswert dr = 1 dist(x,h) [1, 0.3] Negative samples (x i, -1) d((q,s)) Separierende Hyperebene h Negative samples Match Struct œ [0,1] Match Struct œ [0,1] Rangliste: [ (10., S 284, 0.7) ] , U Saarland Klusch 63 Experimentelle Evaluierung von isem Macro-Averaged R/P over OWLS-TC4: Präzision der Filtervarianten Logikbasiert: 0.41 Textähnlichkeit: 0.74 Ontologisch strukturell: 0.65 Logic Ÿ Text Ÿ Struct: 0.76 Adaptiv gewichtet kombiniert: 0.92 Antwortzeit: 2.34 sec (MX2: 5.4 sec) projects.semwebcentral.org/projects/isem 2010 Best Service Matchmaker in Precision , U Saarland Klusch 64 32
33 Semantische Komposition von Diensten Automatisch Reduktion auf KI Planungsproblem Anwendung von KI Planverfahren Classical planning [Klusch 05, et al.] Model-checking [Traverso+ 01, et al.] Interaktiv HTN-planning [SHOP2: Sirin+ 02] Vorwärts- oder Rückwärtskombination durch Benutzer mit Vermittleragenten [Sirin & Hendler 01, Henocque & Kleiner 07] , U Saarland Klusch 65 Beispiel: Semantische Komposition mit OWLS-XPlan Kaufe einen gebrauchten Ferrari mit Felgen SpecialR1! Initialer Zustand: Car(Ferrari) Rims(specialR1) BuyUsedCar?c: Car instock(?c) Kompositionsplanung von OWL-S Diensten:?a: CarAck ordered(?c,?a) c: string x: string BuyUsedCar.wsdl?r: Rims BuyRims instock(?r) BuyRims.wsdl?a: RimAck ordered(?r,?a) r: string r: string InstallRims?a1: CarAck?a2: RimAck ŸhasRims(?c,?old), compatible(?c,?r), hasrims(?c,r), hasrims(?c,?old) ModCar(?c) ca: string ra:string InstallRims.wsdl Zielzustand: ModCar(Ferrari) hasrims(ferrari, specialr1) Plan projects.semwebcentral.org/projects/owls-xplan. Top-20 (>5000 d/l) , U Saarland Klusch 66 33
34 Anwendungen Semantische Dienstvermittlung für Suchmaschinen mit OWLS-MX - Selektion von relevanten Raumfahrtinformationsdiensten [NASA search engine SPASE, since 2007] - Selektion von relevanten Werbungsdiensten zu Anfragen [Pilotprojekt der U Zagreb mit Google, 2006] Medizinische Dienstplanung mit OWLS-XPlan - Planung von medizinisch betreuten Repatriierungsdiensten [Emergency Medical Assistance Group Ltd., Helsinki, Finland, since 2007] - Planung von Proteinsequenzierungsdiensten [U Rennes, Faculty of Medicine, Rennes, France, since 2008] , U Saarland Klusch 67 Semantische Dienstbasierte Systeme CASCOM System Semantische Koordination von mobilen medizinischen Notfalldiensten European Commission SoKNOS System Semantische Koordination von Polizei-/Feuerwehr-/Ambulanzdiensten in Katastrophenszenarien Bundesministerium für Bildung und Forschung THESEUS Texo System Semantische Dienstvermittlung in Online-Handelsplattformen (B2B) Bundesministerium für Wirtschaft , U Saarland Klusch 68 34
35 Intelligenter Einkaufsassistent Is this pizza good for my health? I am suffering from lactose intolerance! Who offers the cheapest party service for my dinner? Semantische Dienste: RDF/S Ontology Attention! This pizza contains ingredients with lactose. Wanna try out fish, or visit store XYZ for lactose-free products? Best party service for your special dinner is CoolDining. Allergy Party Pricing Produkte sind semantisch annotiert und per RFID und Barcode identifizierbar. Suche nach relevanten semantischen Diensten für Anfrage zu DFKI Intelligent Retail Lab & BMBF project SemProM Klusch 69 Intelligentes Cockpit Design G10 Show me: Which cockpit parts close to gear G10 are relevant for the standard landing procedure? How are switches A, B, C related? Functional 3D simulation of aircraft handling in new design time. Semantic annotation of gears, switches, buttons, panels (w/ services). Intelligent agent roles: Expert (trainer) or novice (pilot) , U Saarland Klusch 70 35
36 Semantik und Intelligente Avatare in 3D Welten Semantisch annotierte XML3D Szenen nativ simuliert im Browser Intelligente Agenten verstehen und planen mit der Semantik von Szenenobjekten: Intelligente Avatare ISReal Project , U Saarland Klusch 71 Thank you for your attention! Uni Saarland Campus, Bldg. D3.2, R DFKI Research Group Multiagent Systems klusch@dfki.de, Klusch 72 36
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