一种面向主题的领域服务聚类方法

作者：李征; 王健; 张能; 李昭; 何成万; 何克清

来源：计算机研究与发展, 2014, 51(02): 408-419.

• 服务聚类
• 潜在狄利克雷分配
• 主题
• 概率
• 特征降维

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.

• 单位
  武汉大学; 武汉工程大学; 软件工程国家重点实验室