發(fā)布時(shí)間：2021-09-17 06:15

　　近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)上開(kāi)始流行一種輕量級(jí)的服務(wù)組合模式——Mashup技術(shù),它的原理是將兩種或兩種以上API服務(wù)混搭在一起,構(gòu)建一個(gè)全新Web應(yīng)用。但是隨著服務(wù)計(jì)算快速發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)與部門將自身開(kāi)發(fā)的服務(wù),數(shù)據(jù)或者資源通過(guò)API的形式發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上,這導(dǎo)致API服務(wù)的數(shù)量變的越來(lái)越龐大。如何從這樣一個(gè)大規(guī)模的API服務(wù)集合中,快速準(zhǔn)確、多樣化的推薦滿足開(kāi)發(fā)者用戶Mashup需求的API服務(wù),已成為一個(gè)挑戰(zhàn)性問(wèn)題。Mashup服務(wù)與API服務(wù)之間存在調(diào)用關(guān)系,所以Mashup服務(wù)的功能聚類可以對(duì)API推薦提供多樣化的建議。所以本文主要針對(duì)Mashup服務(wù)聚類與API推薦這兩個(gè)核心問(wèn)題展開(kāi)研究工作,主要內(nèi)容如下:（1）提出了一種基于詞向量權(quán)重的Mashup服務(wù)文本語(yǔ)義表示模型。為了解決Mashup服務(wù)描述文本詞匯量不足的問(wèn)題,我們將Mashup服務(wù)所調(diào)用API服務(wù)的標(biāo)簽與描述文本對(duì)Mashup服務(wù)描述文本進(jìn)行擴(kuò)充;通過(guò)Mashup服務(wù)描述文本與服務(wù)標(biāo)簽之間的語(yǔ)義相關(guān)性對(duì)Mashup服務(wù)描述文本特征項(xiàng)賦予權(quán)重,構(gòu)建Mashup服務(wù)描述文本語(yǔ)義表示模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明本文提出的模型可以... 

【文章來(lái)源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

面向服務(wù)體系框架圖

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文12它包含數(shù)據(jù)源層、服務(wù)生成層和服務(wù)訪問(wèn)層。如圖2-2所示。圖2-2Mashup服務(wù)體系結(jié)構(gòu)Figure2-2.MashupServicearchitecture數(shù)據(jù)源層的主數(shù)據(jù)源包含多種數(shù)據(jù)庫(kù)資源，如本地文件數(shù)據(jù)資源、Web服務(wù)和其他資源。資源封裝的方法可以屏蔽差異，對(duì)不同的資源進(jìn)行訪問(wèn)，并且可以對(duì)不同的資源進(jìn)行統(tǒng)一操作，方便不同數(shù)據(jù)源生成Mashup服務(wù)。服務(wù)生成層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)源層包中各種數(shù)據(jù)源模塊的混合生成Mashup服務(wù)，并將Mashup服務(wù)注冊(cè)到注冊(cè)模塊中。Mashup服務(wù)的可視化編輯器主要對(duì)數(shù)據(jù)源模塊進(jìn)行打包組合操作通過(guò)聯(lián)合、過(guò)濾和轉(zhuǎn)換操作生成Mashup服務(wù)。服務(wù)表示層主要利用一些頁(yè)面展示技術(shù)對(duì)服務(wù)數(shù)據(jù)或者資源實(shí)現(xiàn)頁(yè)面的可視化。2.4Mashup服務(wù)類型Mashup在各種應(yīng)用場(chǎng)景中都得到了充分的發(fā)揮，其原因就是其應(yīng)用模式的具有多樣性的特質(zhì)，體現(xiàn)了Web2.0的特點(diǎn)，使得Mashup這項(xiàng)技術(shù)得到快速發(fā)展。以下就是Mashup比較常見(jiàn)模式類型：1.消費(fèi)者M(jìn)ashup服務(wù)。這是來(lái)自多個(gè)來(lái)源的不同類型的數(shù)據(jù)媒體進(jìn)行組合，并將它們組合成一個(gè)圖形界面。它是為一般公眾或消費(fèi)者設(shè)計(jì)的。消費(fèi)者混搭的示例包括許多GoogleMaps應(yīng)用程序，像iGuide和Radioclouds。

叢げ獾鼻按�，skip-gram則利用從w(t)來(lái)預(yù)測(cè)它周圍的n個(gè)詞。以CBOW模型為例，假設(shè)context(w)為w(t)周圍n個(gè)詞，訓(xùn)練過(guò)程將(context(w),w(t))作為輸入，輸出為p(w(t)|context(w)),然后利用極大似然估計(jì)進(jìn)行最大化輸出。當(dāng)word2vec模型訓(xùn)練完成之后，可以獲得語(yǔ)料庫(kù)中的每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的詞向量。如果將兩個(gè)訓(xùn)練完成的詞向量進(jìn)行空間上距離比對(duì)，可以計(jì)算出兩個(gè)詞向量的相似度，相似度可以體現(xiàn)兩個(gè)詞的語(yǔ)義關(guān)系。如本文實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練的word2vec模型，比較“uncomfortable”與“pain”余弦相似度為0.88.可以看出這個(gè)詞的語(yǔ)義上為近義詞。圖3-1CBOW模型(文獻(xiàn)[48])Figure3-1.CBOWmodel

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合K-Means與Agnes的Mashup服務(wù)聚類方法[J]. 黃興,劉小青,曹步清,唐明董,劉建勛.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2015(11)
[2]面向領(lǐng)域標(biāo)簽輔助的服務(wù)聚類方法[J]. 田剛,何克清,王健,孫承愛(ài),徐建建.  電子學(xué)報(bào). 2015(07)
[3]基于文本聚類和概念相似度的語(yǔ)義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)[J]. 劉一松,楊玉成.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(11)

博士論文
[1]基于異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與推薦研究[D]. 梁婷婷.浙江大學(xué) 2019
[2]Web服務(wù)組合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馮名正.東南大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于Word2Vec的中文短文本聚類算法研究與應(yīng)用[D]. 馬存.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所) 2018



本文編號(hào)：3398129