文件名称：服务组合的领域感知服务建议
文件大小：707KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 12:05:40
Domain-aware Service Clustering; Domain-specific matching
服务组合固有地需要多个服务，每个服务都具有其特定于域的功能。 因此，如何挖掘相关领域和组合服务之间的匹配模式对于组合服务推荐至关重要。 现有方法通常会忽略域相关性和特定于域的匹配模式，这会限制建议的质量。 在本文中，提出了一种新颖的方法来提供域感知服务推荐。 首先，引入了基于主题模型潜在狄利克雷分配（LDA）的K最近邻居变体（vKNN），将服务聚类到语义一致的域中。 基于vKNN的服务域聚类结果，开发了一种基于极限学习机（ELM）的概率匹配模型域路由器（DR），用于将需求分解为相关域。 最后，建立了一个全面的领域主题匹配（DTM）模型来挖掘相关的领域特定匹配模式，以促进服务推荐。 在大规模真实世界数据集上的实验表明，DTM不仅在准确率上获得了显着提高，而且还增强了结果的多样性。