【摘 要】
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近年来,随着云计算、移动互联网、泛在计算技术在软件行业的飞速发展,“万物皆互联”与“万物皆服务”逐步成熟,各领域的可用服务越来越繁荣,海量服务之间的互联互通形成了服务互联网。在此背景下,服务数量日渐增长,服务类型和服务描述呈现多样化,给服务的组织管理和检索效率带来较大挑战。服务聚类方法是一种有效的服务组织管理手段,它能够识别并聚合具有一定相似程度的服务,通过服务集合的划分与服务归类实现服务重组,从
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近年来,随着云计算、移动互联网、泛在计算技术在软件行业的飞速发展,“万物皆互联”与“万物皆服务”逐步成熟,各领域的可用服务越来越繁荣,海量服务之间的互联互通形成了服务互联网。在此背景下,服务数量日渐增长,服务类型和服务描述呈现多样化,给服务的组织管理和检索效率带来较大挑战。服务聚类方法是一种有效的服务组织管理手段,它能够识别并聚合具有一定相似程度的服务,通过服务集合的划分与服务归类实现服务重组,从而缩小服务的搜索范围,提升检索效率。分布式聚类方法利用分布式计算框架对聚类算法进行优化设计,可以有效应对海量服务资源的挑战。当前,常用的服务聚类方法,通常以服务描述等文本为基础,通过判定文本相似度实现服务聚类。但是普遍存在下述问题:（1）目前的大多数服务描述文本通常为短文本,特征稀疏,对聚类结果的准确性影响较大,同时现有的服务聚类大都假定服务特征词汇相互独立,缺乏考虑服务文本的语义影响;（2）聚类通常需要反复迭代计算,大量磁盘的I/O会成为制约分布式聚类效率的瓶颈。此外,聚类结果不具有语义信息,难以基于聚类结果进一步实现服务的组织管理。针对上述问题,本文提出一种基于分布式聚类的服务组织管理方法,主要有下述三点贡献:（1）本文提出了一种基于词向量扩充和BTM的服务元数据模型,使得多样化的服务类型和服务描述拥有归一化的服务元数据模型;并且词向量的扩充和BTM的应用,使得服务描述拥有语义特性,缓解服务描述短文本特征稀疏的问题。（2）本文提出了一种基于Spark的FCKM服务聚类算法,以贡献（1）中的主题模型为基础,将k-means算法与canopy算法进行融合,降低算法迭代次数;并在基于内存的Spark框架上实现该算法,避免大量磁盘I/O,提升服务聚类效率。本文还提出了一种基于特征提取的服务类簇的语义建模方法,为优化服务组织和管理提供支撑。本文设计实验验证了本文所提出的服务聚类算法在聚类效果和聚类效率上的提升,以及本文所提出的服务类簇的语义建模方法的有效性。（3）本文在贡献（1）和贡献（2）的基础上,搭建了一套服务组织管理系统,实现了服务入库、服务描述处理、服务聚类、系统管理等功能。
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