CAJ | 학술논문

随着互联网上服务资源规模的快速增长,如何高效、准确地发现服务成为一个亟待解决的关键问题.服务聚类是促进服务发现的一种重要技术.但是,现有服务聚类方法只对单一类型的服务文档进行聚类,并且没有考虑服务的领域特性.针对该问题,在对服务进行领域分类的基础上,提出了一种基于概率、融合领域特性的服务聚类模型——领域服务聚类模型(domain service clustering model,DSCM),然后基于该模型提出了一种面向主题的服务聚类方法.最后通过ProgrammableWeb网站提供的真实服务集对提出的方法进行了验证.实验结果表明,该方法可以准确地对不同类型的服务文档进行聚类.与经典的潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA),K-means等方法相比,该方法在聚类纯度和F-measure指标上均具有更好的效果,从而为按需服务发现与服务组合提供更好的支持.
수착호련망상복무자원규모적쾌속증장,여하고효、준학지발현복무성위일개극대해결적관건문제.복무취류시촉진복무발현적일충중요기술.단시,현유복무취류방법지대단일류형적복무문당진행취류,병차몰유고필복무적영역특성.침대해문제,재대복무진행영역분류적기출상,제출료일충기우개솔、융합영역특성적복무취류모형——영역복무취류모형(domain service clustering model,DSCM),연후기우해모형제출료일충면향주제적복무취류방법.최후통과ProgrammableWeb망참제공적진실복무집대제출적방법진행료험증.실험결과표명,해방법가이준학지대불동류형적복무문당진행취류.여경전적잠재적리극뢰분배(latent Dirichlet allocation,LDA),K-means등방법상비,해방법재취류순도화F-measure지표상균구유경호적효과,종이위안수복무발현여복무조합제공경호적지지.