【摘 要】
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随着SOA迅猛发展和互联网上服务数量俱增,服务发现成为极具挑战性的工作。传统的服务发现方法在语义稀疏情境下精准度不高,主要是缺乏有效信息对发现工作的支持,无法对服务进
【基金项目】
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湖北省自然科学基金面上项目(2020CFB807),湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20201402),湖北工业大学高层次人才科技启动基金项目(337396)
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随着SOA迅猛发展和互联网上服务数量俱增,服务发现成为极具挑战性的工作。传统的服务发现方法在语义稀疏情境下精准度不高,主要是缺乏有效信息对发现工作的支持,无法对服务进行准确的类别划分。针对此问题,提出一种基于BTM面向Web服务短文本描述的服务聚类方法 S3C,该方法的主要思想是利用BTM在短文本聚类过程中使用Biterm(词对)优势对服务描述进行潜在特征表示,基于服务潜在特征使用Kmeans聚类方法进行服务聚类。BTM采用词对的主题建模方式,能够极大程度地扩展文本信息,解决短文本中的关键词稀疏问题。采用
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