基于自动语义标注和集成学习的Web服务分类

发布时间：2018-10-08 16:40

【摘要】：随着Web服务技术的发展,它们在互联网上发布的数量正在快速增长,智能地去识别每个Web服务成为了高效运用网络的关键,而识别Web服务的第一步就是对它们进行准确地分类.于是对海量的Web服务进行分类成为一项工作量庞大的任务.于是,为了能够更有效的利用这些Web服务,需要自动对Web服务进行分类.本文以常见的WSDL为例进行研究,由于Web服务的描述采用了WSDL文件,使之无法用传统的文本分类手段.该文中介绍了一种将WSDL文件处理后通过本体匹配进行自动的语义标注,运用Na錵ve Bayes、SVM、REPTree三种分类方法,进而运用集成学习进行分类的方法,在951个Web服务集合上进行19个类别的分类实验中,其准确率达到了87.39%.
[Abstract]:With the development of Web services technology, the number of Web services published on the Internet is growing rapidly. Intelligent identification of each Web service has become the key to efficient use of the network. The first step to identify Web services is to classify them accurately. As a result, classifying massive Web services has become a huge task. Therefore, in order to utilize these Web services more effectively, Web services need to be classified automatically. This paper takes the common WSDL as an example, because the description of Web service uses WSDL file, it can not use the traditional text classification method. This paper introduces a method of automatic semantic annotation by ontology matching after processing WSDL files, using three classification methods of Na / ve Bayes,SVM,REPTree, and then using integrated learning to classify. In the classification experiments of 19 categories on 951 Web service sets, the accuracy is 87.39.
【作者单位】： 上海交通大学计算机科学与工程系协同计算与智能技术实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(60873230,61073021)资助 上海市科委项目(10511501503,09511502603)资助 教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-08-0347)资助
【分类号】：TP391.1;TP393.09

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本文编号：2257494