本文選題：物聯(lián)網(wǎng)　切入點(diǎn)：服務(wù)發(fā)現(xiàn)　出處：《軟件學(xué)報》2014年08期

【摘要】：針對物聯(lián)網(wǎng)中服務(wù)數(shù)量的大規(guī)模性、服務(wù)描述的異構(gòu)性以及設(shè)備服務(wù)的資源高度受限性和移動性等特點(diǎn),提出了一種基于概率主題模型的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法.該方法的主要特點(diǎn)是:1)利用英文Wikipedia構(gòu)建高質(zhì)量的主題模型,并對類似短文本的服務(wù)文本描述進(jìn)行語義擴(kuò)充,使主題模型能夠更有效地估計服務(wù)文本描述的隱含主題;2)提出利用非參數(shù)主題模型學(xué)習(xí)服務(wù)文本的隱含主題,降低模型訓(xùn)練時間;3)利用服務(wù)隱含主題對服務(wù)進(jìn)行自動分類和文本相似度計算,快速減少服務(wù)匹配數(shù)量,加速服務(wù)文本相似度計算;4)提出能夠同時支持WSDL-based和RESTful兩種物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的signature匹配算法.實驗結(jié)果表明:與現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法相比,該方法的準(zhǔn)確率(precision)和歸一化折損累積增益(NDCG)都有較大幅度的提高.
[Abstract]:Aiming at the large scale of service quantity in the Internet of things, the heterogeneity of service description, the resource limitation and mobility of device service, etc. In this paper, a probabilistic topic model based service discovery method for Internet of things is proposed. The main feature of this method is: (1) using English Wikipedia to construct a high quality topic model, and extending the semantic representation of service text similar to short text. So that the topic model can more effectively estimate the implied topic described by the service text. (2) A non-parametric topic model is proposed to learn the implied topic of the service text. To reduce the training time of the model, the service can be classified automatically and the text similarity can be calculated by using the hidden topic of the service, and the number of service matching can be reduced quickly. (4) A signature matching algorithm, which can support both WSDL-based and RESTful, is proposed. The experimental results show that the proposed algorithm is more efficient than the existing methods. Both the accuracy of this method and the normalized loss cumulative gain (NDCG) are greatly improved.
【作者單位】： 中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;中國科學(xué)院大學(xué);高可信軟件技術(shù)教育部重點(diǎn)實驗室(北京大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61232015,91318301)
【分類號】：TP391.44;TN929.5

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