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      物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法

      2018-03-01 | rar | 2.03 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對物聯(lián)網(wǎng)中服務(wù)數(shù)量的大規(guī)模性、服務(wù)描述的異構(gòu)性以及設(shè)備服務(wù)的資源高度受限性和移動性等特點，提出了一種基于概率主題模型的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法．該方法的主要特點是：1）利用英文Wikipedia構(gòu)建高質(zhì)量的主題模型，并對類似短文本的服務(wù)文本描述進(jìn)行語義擴(kuò)充，使主題模型能夠更有效地估計服務(wù)文本描述的隱含主題；2）提出利用非參數(shù)主題模型學(xué)習(xí)服務(wù)文本的隱含主題，降低模型訓(xùn)練時間；3）利用服務(wù)隱含主題對服務(wù)進(jìn)行自動分類和文本相似度計算，快速減少服務(wù)匹配數(shù)量，加速服務(wù)文本相似度計算；4）提出能夠同時支持WSDL-based和RESTful兩種物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的signature匹配算法．實驗結(jié)果表明：與現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法相比，該方法的準(zhǔn)確率（precision）和歸一化折損累積增益（NDCG）都有較大幅度的提高．
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