基于需求功能语义的服务聚类方法
随着互联网上服务数量的剧增以及类型的多样化,如何准确、高效地发现满足用户需求的服务成为一个巨大挑战,服务聚类是提高服务发现效率的重要技术,但是现有的服务聚类方法很少从服务需求的语义出发.文中提出了一种基于需求功能语义的服务聚类方法:首先,从需求语义角度出发,利用服务描述文本,采用自然语言处理的方法提取服务功能信息集;然后,基于服务功能信息集,进行服务相似度计算;最后,通过K-means算法实现服务聚类.文中使用ProgrammableWeb上的API服务作为实验数据以验证本文方法的有效性.实验结果表明,该方法可以准确地对服务文档进行聚类,并对按需服务发现能够提供更好的支持.
互联网 服务聚类 需求功能语义 K-means算法
姜波 胡松 潘伟丰 汪烨 宋贝贝 杨荣
浙江工商大学计算机与信息工程学院,浙江省杭州市310018 湖北科技学院计算机科学与技术学院,湖北省咸宁市437100
国内会议
咸宁
中文
190-204
2015-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）