基于Mashup服务语义表达聚类的API推荐方法研究

发布时间：2021-09-17 06:15

　　近年来,互联网上开始流行一种轻量级的服务组合模式——Mashup技术,它的原理是将两种或两种以上API服务混搭在一起,构建一个全新Web应用。但是随着服务计算快速发展,越来越多的企业与部门将自身开发的服务,数据或者资源通过API的形式发布到互联网上,这导致API服务的数量变的越来越庞大。如何从这样一个大规模的API服务集合中,快速准确、多样化的推荐满足开发者用户Mashup需求的API服务,已成为一个挑战性问题。Mashup服务与API服务之间存在调用关系,所以Mashup服务的功能聚类可以对API推荐提供多样化的建议。所以本文主要针对Mashup服务聚类与API推荐这两个核心问题展开研究工作,主要内容如下:（1）提出了一种基于词向量权重的Mashup服务文本语义表示模型。为了解决Mashup服务描述文本词汇量不足的问题,我们将Mashup服务所调用API服务的标签与描述文本对Mashup服务描述文本进行扩充;通过Mashup服务描述文本与服务标签之间的语义相关性对Mashup服务描述文本特征项赋予权重,构建Mashup服务描述文本语义表示模型。通过实验仿真,结果表明本文提出的模型可以... 

【文章来源】：浙江工业大学浙江省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

面向服务体系框架图

浙江工业大学硕士学位论文12它包含数据源层、服务生成层和服务访问层。如图2-2所示。图2-2Mashup服务体系结构Figure2-2.MashupServicearchitecture数据源层的主数据源包含多种数据库资源，如本地文件数据资源、Web服务和其他资源。资源封装的方法可以屏蔽差异，对不同的资源进行访问，并且可以对不同的资源进行统一操作，方便不同数据源生成Mashup服务。服务生成层主要负责数据源层包中各种数据源模块的混合生成Mashup服务，并将Mashup服务注册到注册模块中。Mashup服务的可视化编辑器主要对数据源模块进行打包组合操作通过联合、过滤和转换操作生成Mashup服务。服务表示层主要利用一些页面展示技术对服务数据或者资源实现页面的可视化。2.4Mashup服务类型Mashup在各种应用场景中都得到了充分的发挥，其原因就是其应用模式的具有多样性的特质，体现了Web2.0的特点，使得Mashup这项技术得到快速发展。以下就是Mashup比较常见模式类型：1.消费者Mashup服务。这是来自多个来源的不同类型的数据媒体进行组合，并将它们组合成一个图形界面。它是为一般公众或消费者设计的。消费者混搭的示例包括许多GoogleMaps应用程序，像iGuide和Radioclouds。

丛げ獾鼻按剩瑂kip-gram则利用从w(t)来预测它周围的n个词。以CBOW模型为例，假设context(w)为w(t)周围n个词，训练过程将(context(w),w(t))作为输入，输出为p(w(t)|context(w)),然后利用极大似然估计进行最大化输出。当word2vec模型训练完成之后，可以获得语料库中的每个词对应的词向量。如果将两个训练完成的词向量进行空间上距离比对，可以计算出两个词向量的相似度，相似度可以体现两个词的语义关系。如本文实验训练的word2vec模型，比较“uncomfortable”与“pain”余弦相似度为0.88.可以看出这个词的语义上为近义词。图3-1CBOW模型(文献[48])Figure3-1.CBOWmodel

【参考文献】：
期刊论文
[1]融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法[J]. 黄兴,刘小青,曹步清,唐明董,刘建勋.  小型微型计算机系统. 2015(11)
[2]面向领域标签辅助的服务聚类方法[J]. 田刚,何克清,王健,孙承爱,徐建建.  电子学报. 2015(07)
[3]基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现[J]. 刘一松,杨玉成.  计算机科学. 2013(11)

博士论文
[1]基于异构数据融合的服务发现与推荐研究[D]. 梁婷婷.浙江大学 2019
[2]Web服务组合关键技术研究[D]. 冯名正.东南大学 2006

硕士论文
[1]基于Word2Vec的中文短文本聚类算法研究与应用[D]. 马存.中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 2018



本文编号：3398129