文件名称:
基于监督术语权重和自适应度量学习的集群化Web服务发现模型
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文件大小: 315kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：随着Web服务的爆炸性增长，关于如何快速找到所需服务的研究变得越来越重要和具有挑战性。 在本文中，我们将重点放在非语义Web服务发现上，并提出一种有效的集群化Web服务发现模型（CFWSFinder）。 与现有模型相比，CFWSFinder具有几个特征。 首先，在服务表示过程中，CFWSFinder导入WordNet和潜在语义索引以将非语义Web服务表示为低维紧凑型语义特征向量。 其次，在服务群集过程中，CFWSFinder使用修改后的内核批处理自组织图（KBSOM）神经网络来最大程度地缩短服务发现持续时间。 第三，也是最重要的是，在服务匹配过程中，通过使用从服务聚类过程中获得的类别标签信息，CFWSFinder可以采用监督术语加权方案和自适应度量学习方法来改善服务发现精度。 最后，在实际的Web服务集合上执行的实验结果证明了CFWSFinder的可行性。
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