【摘 要】
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面向服务的架构技术逐渐成为互联网上软件开发的重要形式。随着服务数量的剧增,服务供需匹配变得日趋重要,旨在帮助开发者快速准确地找到满足用户需求的服务。然而,服务类型趋于多样化,服务描述内容往往不规范,使得结构化描述和自然语言描述的服务均面临严重的语义稀疏问题,这为高效的服务供需匹配带来极大的挑战。针对该问题,本研究从分析结构化和自然语言两类服务描述的特点入手,从功能性角度研究相应的高效匹配方法,主要
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面向服务的架构技术逐渐成为互联网上软件开发的重要形式。随着服务数量的剧增,服务供需匹配变得日趋重要,旨在帮助开发者快速准确地找到满足用户需求的服务。然而,服务类型趋于多样化,服务描述内容往往不规范,使得结构化描述和自然语言描述的服务均面临严重的语义稀疏问题,这为高效的服务供需匹配带来极大的挑战。针对该问题,本研究从分析结构化和自然语言两类服务描述的特点入手,从功能性角度研究相应的高效匹配方法,主要研究工作包括:（1）针对结构化描述的服务,提出一种基于注意力机制和神经主题模型的服务供需匹配方法。该方法首先从结构化描述的标签和属性中提取出与服务主题相关的关键词,通过外部知识库对稀疏的语义进行增强,在语义增强的文本上通过神经主题模型生成主题分布。进而使用主题分布和注意力机制对编码后的文本向量进行加权聚合,以提升文本表示向量的质量。（2）针对自然语言描述的服务,提出一种基于功能目标增强的服务供需匹配方法。该方法在前述外部知识丰富机制的基础上,进一步结合功能目标增强机制进行匹配。通过设定的规则从服务描述中提取功能目标,进而将向量化表达的功能目标与主题向量相结合,并优化注意力机制的权重,从而提升自然语言文本表示向量的质量,改进服务匹配效果。针对结构化描述和自然语言描述的服务,分别在SAWSDL-TC3、OWLS-TC4以及Programmable Web等公开数据集上开展实验。实验结果表明,本文所提方法在准确率、召回率、NDCG等指标上优于几种目前主流的服务匹配方法。
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