本文關(guān)鍵詞：融合K-Means與Agnes的Mashup服務(wù)聚類方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：如何從海量的Mashup服務(wù)集中快速、準(zhǔn)確的找到滿足用戶需求的Mashup服務(wù),成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題.在M ashup服務(wù)發(fā)現(xiàn)中,預(yù)先對(duì)M ashup服務(wù)進(jìn)行聚類,將大大縮小服務(wù)搜索的空間與范圍,提高M(jìn) ashup服務(wù)發(fā)現(xiàn)的效率與精度.本文提出一種新穎的融合K-Means與Agnes的Mashup服務(wù)聚類方法(MSCA).該方法,首先對(duì)Mashup服務(wù)中的Tag標(biāo)簽進(jìn)行擴(kuò)充和排序;其次,計(jì)算Mashup服務(wù)的集成相似性;接著,應(yīng)用K-Means算法對(duì)Mashup服務(wù)相似度矩陣進(jìn)行聚類,找到相似度較高的Mashup服務(wù)將其劃分到N個(gè)原子簇中,再利用Agnes算法對(duì)N個(gè)原子簇進(jìn)行層次聚類.最后,從Programmable Web上爬取了13082個(gè)Mashup服務(wù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比傳統(tǒng)的基于K-Means算法的Mashup服務(wù)聚類方法,MSCA方法的平均查準(zhǔn)率和查全率分別提高了5.18%、5.84%,切實(shí)提高了服務(wù)聚類及發(fā)現(xiàn)的精度.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院&知識(shí)處理與網(wǎng)絡(luò)化制造湖南省普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;密蘇里科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： K-Means Agens Mashup服務(wù) 服務(wù)聚類 服務(wù)發(fā)現(xiàn)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61402168,61402167,61272063)資助 軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(SKLSE2014-10-10)資助
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 2(密蘇里科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系,美國(guó)羅拉65401)E-mail:jay1988528@163.com1引言隨著web2.0時(shí)代的到來(lái),各種有創(chuàng)意的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及軟件系統(tǒng)層出不窮,而web service、web API和Mashup服務(wù)的出現(xiàn),極大地促進(jìn)了面向web服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及軟件系統(tǒng)構(gòu)造.如何快速準(zhǔn)確地從大規(guī)模服務(wù)集合中

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本文編號(hào)：482696