基于文本聚類和本體概念相似度的語義Web服務發(fā)現(xiàn)的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、Web服務作為面向服務體系結構(Service-orientedarchitecture,SOA)的一種實現(xiàn),通過標準的Web協(xié)議提供服務,保證了異構平臺上應用程序之間的互操作。將語義Web技術和Web服務融合便形成了當前流行的語義Web服務,語義Web服務通過使用本體概念來標示服務的功能屬性,為實現(xiàn)服務的自動發(fā)現(xiàn)、組合和調用提供了可能。
   在深入研究數(shù)據(jù)挖掘相關知識和本體概念層次樹的基礎上,本文把混合文本聚類技術和基于語義

2、距離的本體概念相似度匹配方法相結合,對如何準確而又高效地進行語義Web服務發(fā)現(xiàn)做了研究,本文主要工作如下:
   1)對于以OWL-S語言描述的語義Web服務,分析其源碼構造,將用于描述服務用途的文本信息抽取出來并組成服務描述信息集SDID。使用VSM表示和處理它,最終將文本型的描述信息集轉換為數(shù)值型的數(shù)據(jù)矩陣和相似度矩陣。在特征項的選取過程中,對特征項進行了語義化的同義詞歸一處理。在特征項的權值計算過程中,給出了一種基于標簽位

3、置的權值計算方法。
   2)在處理計算得到的服務描述信息集的數(shù)值型數(shù)據(jù)的過程中,改進了一種基于凝聚層次和K-Means方法的HCAP算法,得到聚類質量更好的多重混合聚類算法MHC。該算法通過不斷改變聚類閾值并在每次凝聚層次聚類結束后用K-Means方法優(yōu)化該次聚類結果,最終得到滿足用戶的聚類簇。
   3)基于語義距離計算本體概念間的相似度,在結合有向邊深度、密度、強度等因素的基礎上進行有向邊權值計算,并提出了概念繼承

4、度這個概念,對于概念間可能存在的多路徑問題進行了分析。還將請求服務和發(fā)布服務的功能屬性參數(shù)集做了關聯(lián)對應,這樣可以首先計算功能屬性間的概念相似度,最后通過公式轉化為請求服務和發(fā)布服務的相似度。
   4)設計了一個基于文本聚類和概念相似度的語義Web服務發(fā)現(xiàn)原型系統(tǒng),并對該系統(tǒng)中的SDID抽取模塊、VSM表示和處理模塊、MHC聚類處理模塊、文本匹配模塊和功能匹配模塊做了詳細說明,最后在實驗結果的基礎上驗證了本文所提發(fā)現(xiàn)方法的可行

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論