【摘 要】
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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
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,上海大学计算机工程与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61300100,61303096);上海市自然科学基金项目资助(13ZR1454600,13ZR1451000);教育部博士点基金项目资助(20133108120029);中央高校基本科研业务费专项资金资助(13D111206);上海市教委科研创新项目资助(14YZ017)
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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。
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