服务网络中社团发现方法研究

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1、服务网络中社团发现方法研究ResearchonCommunityDetectionMethodsinServiceNetwork工程领域：计算机技术作者姓名：王珍珠指导教师：陈世展副教授企业导师：郭晓和正高工天津大学计算机科学与技术学院二零一七年十一月万方数据万方数据摘要服务网络的出现为服务发现提供了新的方式，能够准确地发现具有相同功能的服务是服务发现、服务推荐和服务组合的基础。因此，如何提高服务网络上服务社团的划分精度成为了一个重要的研究方向。现有的服务社团发现方法主要使用服务个体的文本描述作为属性信息，而忽略了服务之间的调用、协作关

2、系。本文通对服务属性、服务操作间的调用关系、操作和服务之间的隶属关系等服务语义及服务关系进行联合建模，构建了社团结构和社团语义紧密关联的概率生成模型，进而设计实现了融合内容与拓扑结构的服务社区发现算法。模型包含两个紧密相连的部分，一个是使用操作间的调用关系作为拓扑信息描述社团结构，另一个是利用服务文本作为属性信息来描述服务中的社团语义。采用了嵌套期望最大化（EM）算法完成参数最优化，使得模型得出全局最优化的结果。实验结果表明，本文中提出的模型在完成数据拟合后，能够准确完成服务网络上的社团发现，与其他现有的聚类算法相比，拥有更高的社团发现

3、的精度。综上所述，本文建立的模型能够综合考虑服务网络数据不同粒度及广义社团结构这两种特性，完成对服务网络结构和服务语义两种信息的综合建模，提高服务网络上社团发现的精度并具有良好的实用性。关键词：服务网络，服务聚类，社团发现，概率模型，期望最大化算法I万方数据ABSTRACTTheemergenceofservicenetworksprovidesanewwayforservicediscovery.Itcanaccuratelyfindthatserviceswiththesamefunctionarethefoundationofse

4、rvicediscovery,servicerecommendationandservicecomposition.Therefore,itisanimportantresearchdirectiontoimprovethedivisionaccuracyofserviceassociationsonservicenetworks.Existingservicecommunitydiscoverymethodsmainlyusetheindividualdescriptionoftheserviceastheattributeinfor

5、mation,andneglectthecallandcooperationrelationshipamongtheservices.Inthispaper,theservicesemanticsandservicerelationshipbetweenserviceattributes,serviceoperationinvocationrelationship,operationandserviceaffiliationarejointlymodeled,andtheprobabilitygenerationmodelofcommu

6、nitystructureandcommunitysemanticclosenessisconstructed,andthenthedesignandimplementationofServiceCommunityDiscoveryAlgorithmBasedonContentandTopology.Themodelconsistsoftwocloselyconnectedparts.Oneistodescribethecommunitystructurebyusingthecallingrelationshipbetweenopera

7、tionsastopologicalinformation,andtheotheristousetheservicetextasattributeinformationtodescribethecommunitysemanticsintheservice.NestedExpectationMaximization(EM)algorithmisadoptedtooptimizetheparametersandmakethemodelreachtheresultofglobaloptimization.Experimentalresults

8、showthatthemodelproposedinthispaperisabletoaccuratelyaccomplishthesocialnetworkdiscoveryontheservicenet