【摘要】：隨著Web服務(wù)技術(shù)的發(fā)展,它們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的數(shù)量正在快速增長,智能地去識別每個Web服務(wù)成為了高效運用網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵,而識別Web服務(wù)的第一步就是對它們進行準(zhǔn)確地分類.于是對海量的Web服務(wù)進行分類成為一項工作量龐大的任務(wù).于是,為了能夠更有效的利用這些Web服務(wù),需要自動對Web服務(wù)進行分類.本文以常見的WSDL為例進行研究,由于Web服務(wù)的描述采用了WSDL文件,使之無法用傳統(tǒng)的文本分類手段.該文中介紹了一種將WSDL文件處理后通過本體匹配進行自動的語義標(biāo)注,運用Na錵ve Bayes、SVM、REPTree三種分類方法,進而運用集成學(xué)習(xí)進行分類的方法,在951個Web服務(wù)集合上進行19個類別的分類實驗中,其準(zhǔn)確率達(dá)到了87.39%.
[Abstract]:With the development of Web services technology, the number of Web services published on the Internet is growing rapidly. Intelligent identification of each Web service has become the key to efficient use of the network. The first step to identify Web services is to classify them accurately. As a result, classifying massive Web services has become a huge task. Therefore, in order to utilize these Web services more effectively, Web services need to be classified automatically. This paper takes the common WSDL as an example, because the description of Web service uses WSDL file, it can not use the traditional text classification method. This paper introduces a method of automatic semantic annotation by ontology matching after processing WSDL files, using three classification methods of Na / ve Bayes,SVM,REPTree, and then using integrated learning to classify. In the classification experiments of 19 categories on 951 Web service sets, the accuracy is 87.39.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程系協(xié)同計算與智能技術(shù)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(60873230,61073021)資助 上海市科委項目(10511501503,09511502603)資助 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計劃項目(NCET-08-0347)資助
【分類號】：TP391.1;TP393.09

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9 張sソ，

本文編號：2257494