基于概率主题模型的物联网服务发现

• 作者: 许焱 金芝 魏强
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 物联网 服务发现 主题建模 短文本扩充
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 物联网建模与分析方法专题
• 页码范围: 1640-1658
• 页数: 19页
• 分类号: TP311
• 字数: 14259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004661

摘要

针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源高度受限性和移动性等特点，提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法。该方法的主要特点是：1)利用英文Wikipedia构建高质量的主题模型，并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充，使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主题；2)提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题，降低模型训练时间；3)利用服务隐含主题对服务进行自动分类和文本相似度计算，快速减少服务匹配数量，加速服务文本相似度计算；4)提出能够同时支持WSDL-based和RESTful两种物联网服务的signature匹配算法。实验结果表明：与现有的物联网服务发现方法相比，该方法的准确率(precision)和归一化折损累积增益(NDCG)都有较大幅度的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏强	中国科学院数学与系统科学研究院	16	208	9.0	14.0
5	金芝	中国科学院数学与系统科学研究院	32	1503	14.0	32.0
9	许焱	中国科学院数学与系统科学研究院	3	60	3.0	3.0