基于WordNet的通用服务分类方法

• 作者: 何佳 席丽娜 曹健 赵海燕 陈庆奎
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 服务 语义消歧 社会化标注 相似度 WordNet
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 157-161
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.09.026

摘要

随着服务技术的发展,越来越多的组织将业务功能作为服务通过网络对外发布.服务的增多导致人工对这些服务进行分类的成本越来越高.将文本挖掘、语义技术和机器学习技术相结合,提出了一个基于WordNet的服务自动分类方法.首先,利用文本挖掘技术和语义消歧技术,从服务的描述文档、社会化标注等获得可描述每个服务的一组有确切语义的Sense向量,本文选取的Sense向量是对每个API进行社会化标注的一组Tags.然后,利用K-均值聚类方法完成相应的分类.最后,以ProgrammableWeb上的服务作为测试数据进行了实验,实验表明本方法具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹健	上海交通大学计算机科学与技术系	147	2115	24.0	42.0
2	陈庆奎	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	149	769	14.0	22.0
3	赵海燕	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	40	215	7.0	13.0
4	何佳	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	5	18	2.0	4.0
5	席丽娜	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	1	2	1.0	1.0