一种基于主题相似性的Mashup服务聚类方法研究

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【作者】郭炳，邓丽平
【刊名】电脑编程技巧与维护
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术系；太原理工大学大数据学院公共安全大数据研究所
【年份】2022
【卷号】第3期
【页码】22-23，37
【ISSN】1006-4052
【关键词】服务计算 Mashup服务聚类主题模型
【摘要】随着Web服务技术的快速发展，Mashup的数量和多样性呈快速增长趋势。有效地管理Mashup服务资源和选取合适的Mashup，成为当今面临的一个重要挑战。鉴于此，提出了一种融合文档和标签的多层网络主题模型Mashup服务聚类方法。该模型对描述文本和标签进行融合，挖掘融合后信息的隐含主题，根据Mashup相似性构建相似性网络，并对网络进行谱聚类，进一步提高聚类效果。在真实数据集上进行了实验比较和分析，结果表明，所提方法在准确率、召回率方面都有明显优势。
【文献类型】期刊