基于組群挖掘的服務發(fā)現推薦方法.pdf

1、目前，隨著網絡技術的迅速發(fā)展，特別是隨著網絡上發(fā)布的Web服務數量的急劇增加，面對數量龐大的服務群，如何從海量的Web服務中快速、準確、高效發(fā)現滿足用戶需求的服務已成為亟待解決的問題。傳統的服務發(fā)現主要是針對句法級的基于關鍵字進行服務匹配，這種方法不能很好的識別語義信息，從而導致其查準率和查全率較低；現有的基于語義的服務發(fā)現方法都是根據其輸入輸出來表征服務功能，單純依靠這種服務功能匹配得到的匹配結果其準確性不高。
　　 基于We

2、b服務的軟件系統在執(zhí)行過程中會自然形成若干個主題相關的服務組群，具有同群節(jié)點相互連接密集、異群節(jié)點相互連接稀疏的特點。這種服務組群結構是由共同完成同一任務主題的組合Web服務間多次重復交互產生的。服務組群結構的挖掘和分析對于設計服務應用系統，發(fā)現復雜服務交互網絡隱藏規(guī)律以及預測服務行為具有廣泛的理論意義和應用前景。
　　 本文在分析了現有服務發(fā)現方法的基礎上，針對當前Web服務發(fā)現方法效率低下，準確率不高的現狀，提出了一個基于服

3、務交互圖挖掘的Web服務發(fā)現及推薦方法。該方法的基本思想是根據采集到的服務日志，構造一個服務交互圖，通過服務操作間交互頻度以及操作的行為相似性，計算得到服務操作結點的相似矩陣，并利用譜聚類方法以及K-means方法將操作交互圖劃分成若干內部頻繁交互的子圖，每個子圖就代表一個操作組群。從業(yè)務角度來看操作組群一般共同完成同一業(yè)務目標，從而很大程度上降低了服務查找空間。因此，基于服務組群挖掘的服務發(fā)現方法便于快速查找滿足用戶需求的服務。在服務