基于主题模型的Web服务聚类与发现机制

发布时间：2017-10-29 06:00

  本文关键词：基于主题模型的Web服务聚类与发现机制

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【摘要】：【目的】针对网络中海量的Web服务,提出一种有效的Web服务聚类与发现方法。【方法】利用BTM学习整个Web服务描述文档集的隐含主题,通过推理得出每个文档的主题分布,并进行聚类。在此基础上,创建一个快速的Web服务发现机制。【结果】与使用LDA和外部语料库等方法进行对比实验,本文方法的查准率和标准折损累计增益均有所提高。【局限】仅考虑服务的功能信息,未将服务的质量信息纳入算法。【结论】实验结果显示该方法可以更准确地发现符合用户需求的服务。
【作者单位】： 西安电子科技大学经济与管理学院;
【关键词】： Web服务 主题模型 聚类 发现
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“大数据环境下基于主题模型的信息服务研究”(项目编号:JB160606)的研究成果之一
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言目前正在步入面向服务的时代,SOA(ServiceOriented Architecture)架构被广泛应用,而Web服务逐渐成为实现SOA架构的主流技术。SOA架构遵循发现、绑定、执行的服务模式,Web服务由提供者发布在私有的或公共的互联网平台上,用户在海量的Web服务中发现符合自己要求的Web服务,

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1111667