现有服务聚类方法缺乏对服务描述语义稀疏情境下的研究,因此将迁移学习技术应用到服务聚类领域,尝试解决语义稀疏服务聚类的问题。通过对偶PLSA模型将目标领域和辅助领域语料知识进行融合,利用无监督的方式迁移辅助领域知识,从而提高目标领域语义稀疏服务聚类的能力。实验结果表明,该方法能够提高语义稀疏服务的聚类效果。与K-Means、Agglomerative和PLSA等方法相比,该方法在聚类纯度、熵上均具有更好的性能。
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