一種基于標(biāo)簽的層次web服務(wù)聚類方法

1、一種基于標(biāo)簽的層次一種基于標(biāo)簽的層次Web服務(wù)聚類方法服務(wù)聚類方法隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源的數(shù)量飛速增長(zhǎng)。ProgrammableWeb（PWeb）是一個(gè)著名的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)發(fā)布網(wǎng)站，在2012年其上發(fā)布的Web服務(wù)有6400多個(gè)[1]，而在2017年初，服務(wù)數(shù)量已經(jīng)達(dá)到15700多個(gè)，不到五年時(shí)間服務(wù)數(shù)量增加超過(guò)一倍。大量增長(zhǎng)的服務(wù)給使用者提供了更多更好的選擇，但是也對(duì)服務(wù)選擇和推薦造成了更大困難，特別是對(duì)服務(wù)選擇和推薦的速度提出了

2、更高的要求。服務(wù)聚類是服務(wù)選擇和推薦的一種有效的支持手段[2]，按照一定的規(guī)則對(duì)大量的服務(wù)聚類，服務(wù)選擇時(shí)在相關(guān)的服務(wù)類別中選擇合適的服務(wù)，這樣縮小了服務(wù)查找的范圍，加快了查找速度，提高了查找的正確率。現(xiàn)在已經(jīng)有很多服務(wù)聚類方法。文獻(xiàn)[3]提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)圖的服務(wù)聚類算法SNTClus。文獻(xiàn)[4]提出一種根據(jù)服務(wù)描述的詞語(yǔ)相似度聚類服務(wù)的辦法CAS。文獻(xiàn)[5]提出一種使用加權(quán)的模糊cmeans（FCM）方法WFCM聚類服務(wù)的方法。這些

3、聚類方法都從服務(wù)的特點(diǎn)出發(fā)，應(yīng)用基本的數(shù)據(jù)聚類的方法，并做了一定改進(jìn)，提高了聚類效果，但仍然存在以下問(wèn)題。⑴多數(shù)服務(wù)聚類的方法只能支持某一種服務(wù)文檔。文獻(xiàn)[67]等支持用WSDL描述的服務(wù)聚類，文獻(xiàn)[89]等支持用OWLS描述的服務(wù)聚類，現(xiàn)在有很多RESTful服務(wù)用自然語(yǔ)言描述，對(duì)這類服務(wù)的聚類方法研究的不多。其中，SName表示服務(wù)的名稱，SRole表示服務(wù)針對(duì)的對(duì)象，SGoal表示該服務(wù)的功能目標(biāo)。⑵其中GOperation說(shuō)明完

4、成功能目標(biāo)需要的操作，GObject說(shuō)明操作的對(duì)象，GManner說(shuō)明操作的方式。每個(gè)功能性目標(biāo)定義的操作必須要有一個(gè)操作對(duì)象，但可以不定義操作的方式。2服務(wù)的相似度計(jì)算方法本文對(duì)服務(wù)的聚類關(guān)注于對(duì)服務(wù)的名稱SName的聚類和對(duì)服務(wù)的功能性目標(biāo)SGoal的聚類。SName說(shuō)明服務(wù)的主要功能，用動(dòng)賓短語(yǔ)表示，因此在計(jì)算相似度前需要先分詞，得到單獨(dú)的動(dòng)詞和名詞，見(jiàn)公式⑶，再根據(jù)公式⑷計(jì)算其相似度。⑶簡(jiǎn)單的用英文表示的名詞和動(dòng)詞的語(yǔ)義相似度可

5、以用Wd來(lái)計(jì)算。Wd是常用的英語(yǔ)檢索詞典[10]，其中的名詞和動(dòng)詞具有層次關(guān)系，可以方便地計(jì)算詞語(yǔ)間的相似度。本文使用常用的基于Wd的詞語(yǔ)相似度的計(jì)算方法Resnik算法計(jì)算相似度[11]。定義1SName相似度。SName相似度表示服務(wù)的名稱的相似程度，可表示為：⑷其中s1和s2為需要比較的服務(wù)，表示使用Resnik算法計(jì)算的動(dòng)詞之間和的相似度值，ωsp和ωso為用戶定義的權(quán)重，以區(qū)別操作和操作對(duì)象對(duì)服務(wù)相似度的貢獻(xiàn)程度，ωsp和ωs