【摘 要】
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针对现有聚类方法中存在的服务表征向量生成质量较差问题,提出了一种面向描述语境特征词与改进GSDMM模型的服务聚类方法。首先,构建了基于语境权重的特征词提取方法,将与服务描述语境契合度高的词语抽取出,构建用于服务表征向量生成的功能特征词集合。然后,建立了带有主题分布概率修正因子的GSDMM模型,实现服务表征向量的生成以及非关键主题项概率分布修正。最后,基于修正后的服务表征向量,采用K-means++
【基金项目】
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x国家自然科学基金资助项目(No.61973180),山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2019MF033),山东省重点研发计划基金资助项目(No.2018GGX101052),国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB1702902)。
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针对现有聚类方法中存在的服务表征向量生成质量较差问题,提出了一种面向描述语境特征词与改进GSDMM模型的服务聚类方法。首先,构建了基于语境权重的特征词提取方法,将与服务描述语境契合度高的词语抽取出,构建用于服务表征向量生成的功能特征词集合。然后,建立了带有主题分布概率修正因子的GSDMM模型,实现服务表征向量的生成以及非关键主题项概率分布修正。最后,基于修正后的服务表征向量,采用K-means++算法实现服务聚类。以Programmable Web上真实服务进行了多轮次实验,实验结果表明,采用所提方
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