【摘 要】
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近年来,互联网上的Web服务数量飞速增长,这导致从海量的Web服务中发现服务并高效的对其分类,从而为开发者提供恰当的Web服务成为了巨大挑战。现有的Web服务分类方法的焦点大多集中于服务描述文本以及标签等,但它们忽略了Web服务描述文本中的单词与Web服务描述文档本身之间所隐含的网络结构信息,并且现有的Web服务分类技术存在文本语义稀疏、词语之间的语序以及上下文信息未考虑全面等问题,且目前提出的方
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近年来,互联网上的Web服务数量飞速增长,这导致从海量的Web服务中发现服务并高效的对其分类,从而为开发者提供恰当的Web服务成为了巨大挑战。现有的Web服务分类方法的焦点大多集中于服务描述文本以及标签等,但它们忽略了Web服务描述文本中的单词与Web服务描述文档本身之间所隐含的网络结构信息,并且现有的Web服务分类技术存在文本语义稀疏、词语之间的语序以及上下文信息未考虑全面等问题,且目前提出的方法大多为显示结构（即人为构建模型）来对任务进行学习,这样会带来一些固有噪声,从而影响分类结果,对于以上这些问题,本文结合Web服务文档的网络结构信息与语义结构信息,从两个不同的角度,选择适当的神经网络模型对描述文档进行挖掘,并分类,这些方法取得较好的结果,本文所作出的主要贡献如下所述:1、我们提出一种灵活的HIN（异构信息网络）框架,用于对Web服务描述文本进行建模,它可以集成多种类型的附加信息以及捕获它们之间的关系以解决语义稀疏性和隐含的网络结构信息。使用一种基于双层级注意力异构图卷积网络（DAHGCN）,它包括节点级和类型级注意。双层级注意机制可以学习不同相邻节点的重要性,以及不同节点（信息）类型对当前节点的重要性来解决词语之间语序以及上下文信息未考虑等问题。我们在Programmable Web真实数据集进行试验,并且我们方法的结果优于其他方法,在各项指标上均有提高。2、本文提出一种基于强化学习的信息蒸馏模型,它首先引入强化学习用于剔除冗余信息,之后通过分类网络对蒸馏后信息进行分类,并根据预测结果确定奖励反馈给强化学习用于梯度更新,同时根据分类结果反向更新分类网络。该方法可有效缓解引入注意力机制所带来的固有噪声,并且还可以通过识别重要的单词或任务相关的结构而无需显示的结构注释（即人为构建模型）来学习分类任务。在Programmable Web真实数据集上进行的对比实验结果表明,相比于其他方法而言,我们所提出的模型在基准数据集上取得了更好的结果。
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