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服务信息呈现与可视化功能的设计与实现

发布时间:2018-01-05 07:04

  本文关键词:服务信息呈现与可视化功能的设计与实现 出处:《北京邮电大学》2014年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: web服务 可视化 聚类 服务相关性


【摘要】:随着互联网技术的发展,越来越多的web服务被发布在互联网上。面对数量众多的web服务,用户如何高效、准确地获取所需服务变得尤为重要。针对web服务的特定用户群体,基于web服务的垂直搜索搜索引擎应运而生。虽然服务搜索引擎相比于通用搜索引擎提高了服务检索效率,但是也存在一些特定的不足:供用户参考的服务信息太少;搜索结果的二义性使得用户需要花费一定时间才能定位和筛选所需服务;用户不能按需对搜索结果进行重排序等。 本论文旨在从用户角度出发,通过服务信息挖掘,结合服务搜索结果对服务信息进行整合和处理,最终创新地以服务地图、服务聚类和服务相关性的呈现方式对服务搜索结果信息进行可视化呈现。服务地图是把服务信息以地图标记的形式进行直观呈现;服务聚类是把服务搜索结果进行聚类,每个聚类结果有一个聚类主题标签,帮助用户快速定位和筛选所需服务;服务相关性是提供多个过滤条件,供用户对服务搜索结果进行基于相关性的个性化重排序。通过以上可视化呈现方式,丰富服务信息维度,提高服务检索效率,提升服务检索体验,弥补服务搜索引擎系统中存在的不足。 本论文的主要内容是设计并实现服务信息呈现与可视化。为了实现该功能,本文首先挖掘对用户筛选服务有参考价值的服务信息,包括服务标签、服务QoS等;接着结合获取的服务搜索结果和服务呈现方式,对服务信息分别进行整合和处理,包括服务地域信息整合,服务聚类和相关性计算。对于服务聚类,本文采用描述优先的聚类算法思想,.对服务搜索结果基于相关性进行聚类,并以聚类形式呈现给用户;对于相关性计算,本文提出了基于服务的多种过滤条件的相关性计算方法,并对其中遇到的简单词与组合词、组合词与组合词之间的相似度计算问题进行了研究和解决。本文结合需求提出了数据层、服务信息采集层、服务信息整合层、界面层的分层架构,并对各层进行详细设计和实现。接着,对各模块进行全面的功能、性能和用户体验测试。最后,对项目成果进行了总结,并提出了下一步的研究方向。
[Abstract]:With the development of Internet technology , more and more web services are published on the Internet . In the face of a large number of web services , it is important for users to obtain the required services efficiently and accurately . The purpose of this paper is to integrate and process the service information through the service information mining and service search results from the user ' s perspective . The service map presents the service search result information in the form of service map , service clustering and service correlation . The service map is the clustering of the service search results . The service clustering is to provide multiple filtering conditions for users to quickly locate and filter the required services . The service correlation is to provide multiple filtering conditions for users to quickly locate and filter the service search results . The main content of this paper is to design and realize the presentation and visualization of service information . In order to realize this function , the service information , including service tag , service QoS and so on , is first mined . Then , the service information is integrated and processed according to the obtained service search result and service presentation mode , including service area information integration , service clustering and correlation calculation . For service clustering , the priority clustering algorithm is adopted in this paper . Based on the correlation , clustering is carried out and presented to the user in the form of clustering . For the correlation calculation , this paper presents a method for calculating the correlation between the simple words and the combination words , the combination words and the combination words . Then , the function , performance and user experience test of each layer are put forward . Finally , the project results are summarized and the research direction of the next step is put forward .

【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.3;TP393.09

【共引文献】

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本文编号:1382048

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