基于云仿真环境数据挖掘的服务分类方法

• 作者: 牛森 甘杨兰 赵梅 邹国兵
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 服务分类 特征提取 分类算法 云平台
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 460-465
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|IP311.52
• 字数: 5770字
• 语种: 中文

摘要

服务分类已成为影响服务发现和服务组合优化性能与效率的重要因素,为了有效实现Web服务分类,提出了一种云仿真环境的服务分类方法,采用三种服务特征向量提取方式,获取服务语法和语义的服务特征向量集,并在五种经典分类算法上训练特征向量集,生成最优的服务分类模型.仿真云模型环境服务的随机分布,由最优服务分类模型判定云平台中的服务类别.改进方法在1007个标准OWL-S描述的语义Web服务中进行了实验.实验结果表明,以综合服务特征提取方式,利用SVM分类算法训练的服务分类模型优于其它服务分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹国兵	上海大学计算机工程与科学学院	5	40	3.0	5.0
2	甘杨兰	东华大学计算机科学与技术学院	1	11	1.0	1.0
3	赵梅	上海大学计算机工程与科学学院	2	25	2.0	2.0
4	牛森	上海大学计算机工程与科学学院	1	11	1.0	1.0