基于核Batch SOM聚类优化的语义Web服务发现机制研究

如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的、veb服务已成为制约服务发展的瓶颈之一。该文针对现有web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个主要问题，提出了一个基于核BatchSOM神经网络聚类优化的语义web服务发现框架。该框架分别在服务表示阶段引入WordNet和隐含语义索引技术对web服务进行语义扩展和概念语义空间降维；在服务分类阶段利用核机学习理论改进一类适用于wleb服务分类的核BatchSOM神经网络算法；在服务匹配阶段提出一种基于核余弦相似性测度的web服务匹配算法。最后，真实、veb服务数据集上的实验结果验证了所提出方法的可行性。