基于方法聚类的Web服务检索技术

充分利用Web服务的描述信息，提出基于方法层的Web服务建模方法。在给出服务方法互相关性定义及其度量方法的基础上，提出了一种基于k-means的服务聚类算法产生方法概念，利用这些方法概念，给出了基于方法层的服务检索模型及其相关算法。实验结果表明，所提出的Web服务检索方法具有良好的检索效果。     

基于模糊聚类优化的语义Web服务发现

语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6％,平均查准率为85.9％,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.     

基于图论的语义Web服务聚类方法

提出一种基于图论的聚类方法,用于在语义Web服务类别数量未知的情况下实现领域服务分类。通过计算待分类服务的相似度矩阵,得到相似度阈值,将相似度矩阵中超过该阈值的元素置为1,其余元素置为0,由此得到服务连接矩阵,再以该矩阵为图,逐个提取其中的最大完全子图,每个子图的节点服务就是一个服务类。理论分析与实验结果证明,该方法可以通过一次聚类得到服务的自然分群,聚类时间较短。     

一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

一种Web用户行为聚类算法

提出了一种新的路径相似度系数计算方法,并使之与雅可比相似系数结合,用于计算用户访问行为的相似度,在此基础之上又提出了一种分析web用户行为的聚类算法(FCC)。通过挖掘Web日志,找出具有相似行为的web用户,由于FCC聚类算法过滤了小于指定阚值的相似度系数,大大缩小了数据规模,很好地解决了其他聚类算法(如层次聚类)在高堆空间聚类时的“堆数灾难”问题,最后的实验结果很好。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

一种基于特征属性的Web用户模糊聚类改进算法

为降低传统FCM算法的计算复杂性,提高Web用户聚类的效果,文中提出了一种改进的基于特征属性的Web用户模糊聚类算法。首先通过用户访问页面的次数和时间建立Web用户兴趣度矩阵,并根据商品的特征属性值将Web用户兴趣度矩阵映射为用户对特征属性的偏好矩阵,从而有效降低数据稀疏性;然后以此为数据集,对传统的FCM算法进行了改进,将聚类中心分为活动和稳定两种,忽略稳定聚类中的距离计算以降低计算复杂性。最后通过仿真实验证实了新算法的有效性和可行性。     

中文Web检索中聚类算法的改进

对基于混合相似度的HTFC算法进行改进,要做的预处理是：建立向量空间模型,计算文档和链接的混合相似度。算法过程是：首先随机选取、√kn个文档进行层次聚类,直到剩k个聚簇为止;对这k个聚簇不断迭代直到集合元素不再变化为止;然后表示出每类;最后通过用户对结果的反馈使得新生成的簇继续迭代,最终满足用户需求。算法第1步采用的是改进的k-means算法,可提高运行效率。反馈机制对原有模型进一步修正,从而提高精度。     

一种基于特征属性的 Web 用户模糊聚类改进算法

为降低传统 FCM 算法的计算复杂性,提高 Web 用户聚类的效果,文中提出了一种改进的基于特征属性的 Web 用户模糊聚类算法.首先通过用户访问页面的次数和时间建立 Web 用户兴趣度矩阵,并根据商品的特征属性值将 Web 用户兴趣度矩阵映射为用户对特征属性的偏好矩阵,从而有效降低数据稀疏性;然后以此为数据集,对传统的 FCM 算法进行了改进,将聚类中心分为活动和稳定两种,忽略稳定聚类中的距离计算以降低计算复杂性.最后通过仿真实验证实了新算法的有效性和可行性.     

基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现

语义Web服务在进行服务发现时,需要按顺序依次匹配注册库中的服务,这将大量时间浪费在不相干的服务上,从而造成服务发现效率低下。针对该问题,提出了一种新的基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现方法。该方法主要分为两个阶段,第一阶段根据服务源文件中的描述性文本信息将类别一致的服务聚类到一起,在此过程中利用了向量空间模型对文本进行表示和处理,并在前人的基础上提出了一种多重混合聚类算法MHC;第二阶段进行服务间的功能属性匹配,结合本体概念层次树中有向边的深度、强度以及概念的继承度等因素计算概念间的语义相似度。最后,实验结果表明,提出的方法在兼顾匹配准确率的基础上,大大提高了匹配效率。     

一种基于语义的Web服务匹配算法

概要:在当前Web服务发现过程中,采用基于数据类型和关键词的搜索匹配算法,而忽略了人类语言表达的多样性。通常服务请求者对需求描述不能很好符合Web服务匹配算法的要求,是造成服务匹配率较低的主要原因。本文探讨一种基于语义的Web服务匹配算法,分别对服务提供者注册Web服务,服务请求者提交Web服务请求以及服务注册中心进行Web服务匹配等三个过程提出了改进算法,从而可提高服务匹配率。     

智能服务--Web服务和语义Web集成研究

现有Web主要是为人使用Web上的内容设计,如何自动发现、执行、组合及互操作Web上的信息,提供智能服务,是Web服务努力的方向,Web服务虽然也制定了发现、描述、信息交换的标准,但这些标准不支持智能服务,其原因是现有Web服务缺乏清楚的语义标记,该文提出将语义Web技术和Web服务结合来实现智能服务的思想,即为Web服务增加语义标记以实现Web服务的智能性,并就其可行性进行了阐述,最后给出了具体实现的方法。     

一种关于语义Web服务匹配的策略和实现

Web服务的迅速发展使得Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的一个重要研究方向。本文从Web服务的输入、输出参数的语义描述出发,把Web服务的匹配问题转化为领域本体库中概念间语义距离的计算,并根据服务请求者对Web服务的需求,提出了用不同的方法来计算Web服务输入、输出概念间的语义距离,其中处理Web服务输出概念时着重提高Web服务查找的查准率,而处理Web服务输入概念时则注重提高Web服务查找的查全率。实验结果显示了该方法较别的服务查找方法在查准率特别是查全率上得到了提高。     

面向Web服务发现的本体知识库

本文探讨了面向Web服务发现的本体知识库的构建方法及其形式化描述。作为语义Web服务的发现框架中数据层和语义层,面向Web服务的本体知识库与一般的常识知识库不同,它既要表达领域本体的知识(本文涉及旅游领城知识),又涉及到Web服务的形式化描述以及个人兴趣模型的描述,以支持形式化的规范查询请求,并应用本体间的关系最终实现Web服务智能发现。本文通过一个Web服务发现实例说明此模型的应用价值,并与传统的本体知识库进行了对比。     

基于本体分类的Web服务合成的研究及应用

阐述了一个基于本体分类的Web服务合成模型,扩展标准的WSDL服务描述,将Web服务及其参数严格映射到本体概念分类层次,使服务描述保存了语义信息,领域本体过滤确保了合成服务的有效性,基于用户的需求描述实现了从现有Web服务中动态发现、匹配和组合服务的功能的算法,根据用户的服务质量要求,模型还能从生成的合成服务链中筛选出最佳服务组合。整个模型在一定程度上实现了服务合成的自动化。     

模糊聚类在Web信息检索中的应用研究

如何从大量信息中快速、有效地进行Web信息检索已经成为一项重要的研究课题，但是传统的搜索引擎所提供的搜索结果仅仅按照与查询的相关性从高到低排成一个有序列表，不具备层次性，用户使用起来并不方便，该文基于Web资源中词语的不分明性即模糊性，提出采用模糊聚类的方法自动组织搜索引擎的结果来解决这个问题。     

基于QWS的Web服务集消减算法

在基于人工智能理论的Web服务自动组合推理中,推理的复杂度呈指数级增长,难以在实际中应用。针对上述问题,提出一种基于QWS数据集的Web服务集消减算法RfWss-QWS,从Web服务的评估、调用、监控和管理出发,选择效率、稳定性和价格等最优的服务,从而最大限度地消减服务集,得到一个精简且完备的服务集合用于服务的自动组合推理。     

一种基于简单语义的分布式Web Service查找方法

本文研究了在Internet范围内快速查找所需功能的Web Service的问题.利用现有互联网搜索引擎技术,提出一种不需要集中注册的Web Service查找方法,并给出了原型实现.本方法将一个操作抽象成一个虚拟文档,利用WSDL文档的结构分设多个字段建立索引、进行查找,并利用WordNet来识别语义相近的单词.本方法在提高查全率和查准率的同时很好地保持了部署的灵活性和运行时的高效率.