基于BTM的物联网服务发现方法

• 作者: 付佳 李爱萍 段利国 王舒漫 陈永乐
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 物联网服务 BTM 短文本 主题建模 服务发现
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC2019)
• 页码范围: 459-464
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091662

摘要

针对物联网(IoT)服务描述文本篇幅较短、特征稀疏,直接采用传统的主题模型对IoT服务建模得到的聚类效果不佳,从而导致无法发现最佳服务的问题,提出了一种基于BTM的IoT服务发现方法.该方法首先利用BTM挖掘现有IoT服务的隐含主题,并通过全局主题分布和主题-词分布计算推理得到服务文档-主题概率分布;其次利用K-means算法对服务进行聚类,并返回服务请求的最佳匹配结果.实验结果分析表明,该方法能够有效提高IoT服务的聚类效果,从而得到匹配的最佳服务.与现有的HDP(Hierarchical Dirichlet Process)、基于K-means的隐狄利克雷分配(LDA-K)等方法相比,该方法进行最佳服务发现的准确度(Precision)和归一化折损累积增益(NDCG)均有一定幅度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱萍	太原理工大学信息与计算机学院	32	234	8.0	14.0
2	陈永乐	太原理工大学信息与计算机学院	11	16	2.0	3.0
3	段利国	太原理工大学信息与计算机学院	41	364	10.0	18.0
4	王舒漫	太原理工大学信息与计算机学院	2	0	0.0	0.0
5	付佳	太原理工大学信息与计算机学院	2	0	0.0	0.0