【摘要】：語義Web服務(wù)在進(jìn)行服務(wù)發(fā)現(xiàn)時(shí),需要按順序依次匹配注冊(cè)庫(kù)中的服務(wù),這將大量時(shí)間浪費(fèi)在不相干的服務(wù)上,從而造成服務(wù)發(fā)現(xiàn)效率低下。針對(duì)該問題,提出了一種新的基于文本聚類和概念相似度的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。該方法主要分為兩個(gè)階段,第一階段根據(jù)服務(wù)源文件中的描述性文本信息將類別一致的服務(wù)聚類到一起,在此過程中利用了向量空間模型對(duì)文本進(jìn)行表示和處理,并在前人的基礎(chǔ)上提出了一種多重混合聚類算法MHC;第二階段進(jìn)行服務(wù)間的功能屬性匹配,結(jié)合本體概念層次樹中有向邊的深度、強(qiáng)度以及概念的繼承度等因素計(jì)算概念間的語義相似度。最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法在兼顧匹配準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上,大大提高了匹配效率。
[Abstract]:When semantic Web services discover services, they need to match the services in the registry in sequence, which wastes a lot of time on unrelated services, resulting in low efficiency of service discovery. In order to solve this problem, a new semantic Web service discovery method based on text clustering and conceptual similarity is proposed. The method is divided into two stages. In the first stage, according to the descriptive text information in the service source file, the services with consistent categories are grouped together. In this process, the vector space model is used to represent and process the text, and a multiple hybrid clustering algorithm MHC; is proposed on the basis of the predecessor. In the second stage, the functional attribute matching between services is carried out, and the semantic similarity between concepts is calculated by combining the depth, strength and inheritance of directed edges in ontology concept hierarchy tree. Finally, the experimental results show that the proposed method greatly improves the matching efficiency on the basis of taking into account the matching accuracy.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【基金】：江蘇大學(xué)高級(jí)專業(yè)人才科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(10JDG063) 江蘇省社會(huì)發(fā)展計(jì)劃(BS2001 046) 江蘇省高校自然科學(xué)研究計(jì)劃(03kjd520075)資助
【分類號(hào)】：TP393.09;TP391.1

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2497375