基于语义相似度的数据服务分类方法

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1、基于语义相似度的数据服务分类方法胨彦萍杨威唐成务夏虹王忠民安邮电大学计算机学院研究中心针对大量数据服务冗余，管理效率低的问题，提出一种棊于语义相似度的数据服务分类方法。通过对数据服务描述文档提取特征词文档进行聚类分析，构建领域本体库，计算语义相似度，实现数据服务的分类，实验结果表明该方法能有效地提高服务管理效率。关键词：数据服务分类;特征词文档;领域本体库;语义相似度;基金：陕西省工业攻关项B(2016GY-092)Dataserviceclassificationmethodbasedonsemanticsimilar

2、ityCHENYan-pingYANGWeiTANGCheng-wuXIAHongWANGZhong-minAbstract：Foralargenumberofredundantdataservices,theproblemoflowefficiencyofmanagement,thispaperproposesadataserviceclassificationmethodbasedonsemanticsimilarity.Firstthefeaturewordsarcextractedfromthedataservi

3、cedescriptiondocument.Nextusingthefeaturewordsitconstructsdomainontologylibrary,computingthesemanticsimilarity,bywhichthedataservicesclassificationcanbefinallyrealized.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyimprovetheefficiencyofservicemanagement.K

4、eyword：classificationofdataservices;featuredocuments;domainontologylibrary;semanticsimilarity;0引言随着互联网、云计算、大数据的迅猛发展，以服务形式实现了大量分散、异构数据源信息的相互共享，为使用者提供多种类型的数据服务，然而由于数据服务数量巨大、种类繁多，无法及时有效地对请求进行响应。为了满足用户即时组合，实现按需协同，提高服务发现、选择的效率，依靠传统人工手段对数据服务进行管理组织已经不切实际，数据服务分类作为一种能有效提高

5、效率的方法，受到业界广泛关注。因此如何对数据服务进行分类管理成为一项热门问题。目前许多国N外学者对服务分类进行丫深入研究。服务分类的研宂主要分为棊于文本归类和基于功能属性相似度分类两种类型。传统UDD1方式实现的服务分类，依赖服务发布者进行人工分类，过程复杂，维护艰难。基于关键字匹配的数据服务分类方法，缺乏语义信息，导致准确率低，难以实现数据服务的科学化分类，进而影响最终服务选择的结果。文献［3］已经提出了一些自动或半自动的服务分类方法，然而这些方法精度低只是基于定义的一些操作参数进行服务分类，未充分利用服务描述文档、接

6、口等重要信息。文献［4］采用文本归类的方法。从服务的描述文档开始，生成服务的特征向量，利用SVM对服务进行分类。文献［5］釆用机器学习方法。通过抽取服务文档所包含的文本信息和语义信息，利用机器学习的方法进行服务分类。由于现有的数据服务研宄缺乏语义，精度不足，为Y能够快速有效地实现数据服务分类，本文提出一种基于语义相似度的数据服务分类方法。:据服务分类方法框架本文基于语义相似度的数据服务分类方法主要通过以下四个步骤实现：(1)收集(Collection):通过互联网开放平台和爬虫手段收集大量数据服务实例。(2)提取(Ext

7、ract):解析已有数据服务的WS_DL>ll描述文档，从中提取重要的特征词。(3)构建(Establishing):利用VSM构建特征词向量，结合领域信息和领域专家建立领域本体库。(4)计算(Compute):根据词条权重计算方法，利用语义词典(WordNet)计算特征词向量与领域本体形成的向量的语义相似度;设定合适的语义相似度阈值作为分界线来划分该WSDL描述文档属于哪个领域，实现数据服务的分类。为后文叙述方便，将文中基于语义和似度的数据服务分类方法简称为CEEC。CEEC方法与其他分类方法相比，首先，CEEC属于基

8、于语义相似度的分类方法，按照数据服务之间的语义相似度值进行分类，不同之处在于，CEEC引入了领域本体的概念，使用了语义词典，使得语义信息更加完善，分类结果更加准确。在本文中，CEEC分类方法过程如图1所示。图1数据服务分类流程图2CEEC分类方法为了更好地对数据服务进行分类，本文提出一种CEEC分类方法。在上一节的基