【摘 要】
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为了提高Web服务的分类效果,提出了一种基于数据挖掘技术的云环境Web服务分类算法。首先提取服务特征向量,并进行相应预处理得到服务特征向量集,然后采用最小二乘支持向量机
【机 构】
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四川大学锦城学院,四川省经济信息中心科研处
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.F020513)
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为了提高Web服务的分类效果,提出了一种基于数据挖掘技术的云环境Web服务分类算法。首先提取服务特征向量,并进行相应预处理得到服务特征向量集,然后采用最小二乘支持向量机训练特征向量集,并采用萤火虫算法优化最小二乘支持向量机参数,建立最优的服务分类模型,最后采用标准数据进行仿真实验,对本文算法性能进行测试。仿真实验结果表明,相对于其它Web服务分类算法,本文算法不仅提高了Web服务分类的精度,而且提高了Web服务分类效率。
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