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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第49卷    第12期    总第292期    2018年12月

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文章编号:1672-7207(2018)12-2986-07
基于LDA和模糊C均值的Web服务多功能聚类
张祥平,刘建勋,肖巧翔,石敏,曹步清

(湖南科技大学 计算机科学与工程学院,
知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室,湖南 湘潭,411201
)

摘 要: 基于Web服务发现方法通常是将Web服务聚在某一个固定的功能类中,导致该Web服务的其余功能特性被忽略,Web服务的资源利用率降低的问题,提出一种基于LDA和模糊C均值的Web服务多功能聚类方法。首先,从ProgrammableWeb.com网站上爬取Web服务数据,并抽取Web服务描述文档;其次,使用LDA主题模型对Web服务描述文档进行建模,获得包含不同功能信息的文档主题矩阵;最后,在文档主题矩阵上使用模糊C均值算法将Web服务聚类到不同的功能类中,完成Web服务的多功能聚类。研究结果表明:Web服务的多功能特性切实提高了服务发现的精度。

 

关键词: Web服务;模糊C均值算法;LDA主题模型;Web服务发现

Web services clustering with multi-functionality based on LDA and fuzzy C-means algorithm
ZHAGN Xiangping, LIU Jianxun, XIAO Qiaoxiang, SHI Min, CAO Buqing

Key Laboratory of Knowledge Processing & Networked Manufacturing of Hunan Province,
School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science & Technology, Xiangtan 411201, China

Abstract:Considering that Web service discovery usually classifies Web service into one fixed cluster, which neglects other important function attributions of the Web service, a Web services clustering method with multi-functionality was proposed based on LDA and fuzzy c-means algorithm. The method firstly crawled Web services from ProgrammableWeb.com and extracted the description document of them. Then LDA was used to model the description documents of Web services, and the document-topic matrix which contained different functional information was obtained. Finally, they were clustered into various clusters with similar functionality by exploiting fuzzy C-means algorithm. The results show that the multifunctionality of Web services effectively improve the accuracy of Web services discovery.

 

Key words: Web services; fuzzy C-means algorithm; LDA topic model; Web services discover

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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