本文關(guān)鍵詞：面向領(lǐng)域標簽輔助的服務(wù)聚類方法

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【摘要】：Web服務(wù)數(shù)量的激增對服務(wù)發(fā)現(xiàn)提出了更高的要求,服務(wù)聚類是促進服務(wù)發(fā)現(xiàn)的一種重要技術(shù).但是,現(xiàn)有服務(wù)聚類方法只對單一類型的服務(wù)文檔進行聚類,缺乏考慮服務(wù)的領(lǐng)域特性和服務(wù)標簽的應(yīng)用.針對這些問題,本文首先使用本體輔助的支持向量機和面向領(lǐng)域的服務(wù)特征降維技術(shù)建立服務(wù)的特征內(nèi)容向量,然后使用一種標簽輔助的主題服務(wù)聚類方法 T-LDA建立融合標簽信息之后的隱含主題表示,并利用歸一化方法消除通用主題的影響,綜合上述方法建立一個面向領(lǐng)域標簽輔助的Web服務(wù)聚類方法 DTWSC.實驗結(jié)果表明,該框架能夠提高針對不同類型的服務(wù)文檔的聚類效果.與LDA、K-Means等方法相比,該方法在聚類純度、熵和F-Measure指標上均具有更好的效果.
【作者單位】： 武漢大學軟件工程國家重點實驗室武漢大學計算機學院;山東科技大學信息學院;
【關(guān)鍵詞】： Web服務(wù)聚類 面向領(lǐng)域 標簽輔助 主題模型
【基金】：國家973重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(No.2014CB340404) 國家自然科學基金(No.61373037,No.61202031) 重點實驗室開放課題(No.SKLSE 2014-10-07)
【分類號】：TP393.09;TP311.13
【正文快照】： 1引言面向服務(wù)的計算(Service-Oriented Computing)吸引了工業(yè)界越來越多的注意并且被應(yīng)用到了多個領(lǐng)域[1].隨著面向服務(wù)計算技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的Web服務(wù)呈現(xiàn)出快速增長的趨勢.如截至2014年03月31日Programmable Web(PWeb)上發(fā)布的Web API已有11222個,Mashup的數(shù)量也已

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本文編號：656664