【摘 要】
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如何有效地发现合适的Web服务是面向服务计算领域需要解决的核心问题之一.随着Internet上Web服务数量的不断增加,服务的自动发现面临着极大的挑战.将功能相似的Web服务进行聚
【机 构】
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湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872139,61876062,61572187);湖南省自然科学基金(2018JJ2139);湖南省教育厅创新平台开放基金项目(17K033)资助~~
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如何有效地发现合适的Web服务是面向服务计算领域需要解决的核心问题之一.随着Internet上Web服务数量的不断增加,服务的自动发现面临着极大的挑战.将功能相似的Web服务进行聚类是一种有效的服务发现与服务管理方法.目前国内外主流的方法为挖掘Web服务的隐含功能语义信息,如使用LDA主题模型训练提取Web服务功能描述文档的主题信息,然后基于某种聚类算法如K-means将隐含主题分布相似的Web服务聚为一类.然而,Web服务的功能描述文档通常短小,目前大部分主题模型无法对短文本进行良好地建模,从而影响了W
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