一种基于主题相似性的Mashup服务聚类方法研究

• 作者: 郭炳 邓丽平
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 服务计算 Mashup服务 聚类 主题模型
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 软件研发与应用
• 页码范围: 22-23,37
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.03.007

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.