融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法

发布时间：2017-06-25 16:07

  本文关键词：融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：如何从海量的Mashup服务集中快速、准确的找到满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.在M ashup服务发现中,预先对M ashup服务进行聚类,将大大缩小服务搜索的空间与范围,提高M ashup服务发现的效率与精度.本文提出一种新颖的融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法(MSCA).该方法,首先对Mashup服务中的Tag标签进行扩充和排序;其次,计算Mashup服务的集成相似性;接着,应用K-Means算法对Mashup服务相似度矩阵进行聚类,找到相似度较高的Mashup服务将其划分到N个原子簇中,再利用Agnes算法对N个原子簇进行层次聚类.最后,从Programmable Web上爬取了13082个Mashup服务作为实验对象,实验结果表明:相比传统的基于K-Means算法的Mashup服务聚类方法,MSCA方法的平均查准率和查全率分别提高了5.18%、5.84%,切实提高了服务聚类及发现的精度.
【作者单位】： 湖南科技大学计算机科学与工程学院&知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室;密苏里科技大学计算机科学系;
【关键词】： K-Means Agens Mashup服务 服务聚类 服务发现
【基金】：国家自然科学基金项目(61402168,61402167,61272063)资助 软件工程国家重点实验室开放基金项目(SKLSE2014-10-10)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 2(密苏里科技大学计算机科学系,美国罗拉65401)E-mail:jay1988528@163.com1引言随着web2.0时代的到来,各种有创意的网络应用及软件系统层出不穷,而web service、web API和Mashup服务的出现,极大地促进了面向web服务的网络应用及软件系统构造.如何快速准确地从大规模服务集合中

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本文编号：482696