發(fā)布時(shí)間：2018-10-08 16:40

【摘要】：隨著Web服務(wù)技術(shù)的發(fā)展,它們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的數(shù)量正在快速增長(zhǎng),智能地去識(shí)別每個(gè)Web服務(wù)成為了高效運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵,而識(shí)別Web服務(wù)的第一步就是對(duì)它們進(jìn)行準(zhǔn)確地分類.于是對(duì)海量的Web服務(wù)進(jìn)行分類成為一項(xiàng)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(dòng)對(duì)Web服務(wù)進(jìn)行分類.本文以常見的WSDL為例進(jìn)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(jìn)行自動(dòng)的語義標(biāo)注,運(yùn)用Na錵ve Bayes、SVM、REPTree三種分類方法,進(jìn)而運(yùn)用集成學(xué)習(xí)進(jìn)行分類的方法,在951個(gè)Web服務(wù)集合上進(jìn)行19個(gè)類別的分類實(shí)驗(yàn)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(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系協(xié)同計(jì)算與智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60873230,61073021)資助 上海市科委項(xiàng)目(10511501503,09511502603)資助 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-08-0347)資助
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.09

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9 張sソ，

本文編號(hào)：2257494