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基于PLSA语义聚类的web服务发现方法

作　者: 韩蕊
导　师: 张卫丰
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: Web服务 Web服务匹配概率潜在语义模型语义聚类语义相似性
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 19次
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内容摘要

近年来,Web服务广泛应用于整合和构建商业应用。当一个Web服务被发布和部署,客户端和其他应用就可以通过网络调用它。随着网络上Web服务数量的激增,用户如何发现满足他们需求的服务成为面向服务的计算中具有挑战性的问题之一。UDDI是传统的Web服务发布和发现标准,UDDI为用户提供了基于关键词的搜索机制,但是这种搜索机制过于简单并且不能阐释服务间的语义关系。为了准确而有效的实现Web服务的发现,需要对Web服务的功能和语义加以考虑。在当今占主导地位的服务描述和发现机制WSDL和UDDI的基础上,本文提出利用概率潜在语义模型(PLSA)去获取隐藏在服务请求和备选服务中词语背后的语义,以使得服务的匹配可以在概念层次进行。本文的主要工作和贡献在于:1研究比较了LSA,PLSA,LDA三种模型,并且利用PLSA模型对Web服务进行语义聚类,然后服务间的语义相似性计算就在同一个语义相关簇中进行;2基于WordNet词典计算服务名称,服务描述以及操作间的相似性,在相似性计算中赋予不同的权重,进而得到服务间的语义相似性;3利用LSA模型对PLSA模型的初始化进行了改进,并且对原始的PLSA和改进后的PLSA通过实验进行了比较;

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究目的和实际意义  10-11
  1.3 本文的研究  11-13
  1.4 本文组织结构  13-14
第二章 Web 服务发现过程概述  14-21
  2.1 Web 服务的基本构成  14-15
    2.1.1 WSDL文档  14-15
    2.1.2 SOAP协议  15
    2.1.3 UDDI（统一描述、发现和集成协议）  15
  2.2 Web 服务活动  15-17
    2.2.1 Web服务的请求者和提供者  15
    2.2.2 服务描述（WSD）  15-16
    2.2.3 服务的语义  16
    2.2.4 Web服务活动的概览  16-17
  2.3 Web 服务的发现  17-20
    2.3.1 发现过程  17-18
    2.3.2 人工VS 自动Web服务发现  18-19
    2.3.3 服务发现机制：注册，索引，P2P  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章基于概率潜在语义模型的语义聚类  21-39
  3.1 主题模型  21-26
    3.1.1 向量空间模型  21-22
    3.1.2 潜在语义分析  22-23
    3.1.3 概率潜在语义分析  23-26
  3.2 基于概率潜在语义分析的聚类  26-29
    3.2.1 对Web服务的信息收集  26
    3.2.2 数据处理  26-27
    3.2.3 数据表示  27
    3.2.4 语义聚类  27-29
  3.3 LSA和PLSA的比较  29-30
  3.4 基于LSA的PLSA模型优化  30-33
    3.4.1 基于LSA的概率模型  31-32
    3.4.2 基于LSA的PLSA模型初始化  32-33
  3.5 潜在狄利克雷模型  33-37
    3.5.1 生成模型  33-35
    3.5.2 参数估计  35-37
    3.5.3 LDA的应用简介  37
  3.6 本章小结  37-39
第四章基于 WordNet 词典的服务匹配  39-52
  4.1 基于 WordNet 的语义相似性  39-46
    4.1.1 WordNet词典概述  39
    4.1.2 WordNet词典的组织形式  39-40
    4.1.3 词义消岐  40-41
    4.1.4 基于WordNet的词义消歧  41-43
    4.1.5 基于WordNet的词语相似性计算  43-44
    4.1.6 两个句子间基于WordNet的相似性计算  44-46
  4.2 基于 WordNet 的 Web 服务相似性匹配  46-51
    4.2.1 Web服务元数据定义  46-47
    4.2.2 Web服务元数据的提取和预处理  47-48
    4.2.3 Web服务的相似性计算  48-51
  4.3 本章小结  51-52
第五章系统实验及评价  52-56
  5.1 实验设计  52
  5.2 实验数据集  52-53
  5.3 实验平台  53-54
  5.4 实验结果与分析  54-56
第六章总结  56-57
  6.1 本文完成的工作  56
  6.2 未来的研究方向  56-57
致谢  57-58
攻读硕士学位期间发表的论文  58
攻读硕士学位期间获得的专利申请  58-59
缩略词  59-60
图表清单  60-61
参考文献  61-63

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