資料介紹
針對(duì)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(dòng)性等特點(diǎn),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(diǎn)是:1)利用英文Wikipedia構(gòu)建高質(zhì)量的主題模型,并對(duì)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(jì)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(shí)間;3)利用服務(wù)隱含主題對(duì)服務(wù)進(jìn)行自動(dòng)分類和文本相似度計(jì)算,快速減少服務(wù)匹配數(shù)量,加速服務(wù)文本相似度計(jì)算;4)提出能夠同時(shí)支持WSDL-based和RESTful兩種物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的signature匹配算法.實(shí)驗(yàn)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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