一種基于標簽的層次web服務聚類方法

1、一種基于標簽的層次一種基于標簽的層次Web服務聚類方法服務聚類方法隨著網絡的快速發(fā)展，網絡服務資源的數量飛速增長。ProgrammableWeb（PWeb）是一個著名的網絡服務發(fā)布網站，在2012年其上發(fā)布的Web服務有6400多個[1]，而在2017年初，服務數量已經達到15700多個，不到五年時間服務數量增加超過一倍。大量增長的服務給使用者提供了更多更好的選擇，但是也對服務選擇和推薦造成了更大困難，特別是對服務選擇和推薦的速度提出了

2、更高的要求。服務聚類是服務選擇和推薦的一種有效的支持手段[2]，按照一定的規(guī)則對大量的服務聚類，服務選擇時在相關的服務類別中選擇合適的服務，這樣縮小了服務查找的范圍，加快了查找速度，提高了查找的正確率。現在已經有很多服務聚類方法。文獻[3]提出了一種基于網絡圖的服務聚類算法SNTClus。文獻[4]提出一種根據服務描述的詞語相似度聚類服務的辦法CAS。文獻[5]提出一種使用加權的模糊cmeans（FCM）方法WFCM聚類服務的方法。這些

3、聚類方法都從服務的特點出發(fā)，應用基本的數據聚類的方法，并做了一定改進，提高了聚類效果，但仍然存在以下問題。⑴多數服務聚類的方法只能支持某一種服務文檔。文獻[67]等支持用WSDL描述的服務聚類，文獻[89]等支持用OWLS描述的服務聚類，現在有很多RESTful服務用自然語言描述，對這類服務的聚類方法研究的不多。其中，SName表示服務的名稱，SRole表示服務針對的對象，SGoal表示該服務的功能目標。⑵其中GOperation說明完

4、成功能目標需要的操作，GObject說明操作的對象，GManner說明操作的方式。每個功能性目標定義的操作必須要有一個操作對象，但可以不定義操作的方式。2服務的相似度計算方法本文對服務的聚類關注于對服務的名稱SName的聚類和對服務的功能性目標SGoal的聚類。SName說明服務的主要功能，用動賓短語表示，因此在計算相似度前需要先分詞，得到單獨的動詞和名詞，見公式⑶，再根據公式⑷計算其相似度。⑶簡單的用英文表示的名詞和動詞的語義相似度可

5、以用Wd來計算。Wd是常用的英語檢索詞典[10]，其中的名詞和動詞具有層次關系，可以方便地計算詞語間的相似度。本文使用常用的基于Wd的詞語相似度的計算方法Resnik算法計算相似度[11]。定義1SName相似度。SName相似度表示服務的名稱的相似程度，可表示為：⑷其中s1和s2為需要比較的服務，表示使用Resnik算法計算的動詞之間和的相似度值，ωsp和ωso為用戶定義的權重，以區(qū)別操作和操作對象對服務相似度的貢獻程度，ωsp和ωs