基于语义相似度的Web服务分类算法研究

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现有的Web服务分类语义信息获取方法大多基于预先定义的类别信息、或者基于人工指定服务社区的方式实现,其中专家知识具有一定的主观性、片面性和随意性。有效避免专家知识的主观性、片面性和随意性,本文以基于本身的描述信息为基础、以统计计算为基本手段、以机器学习中的分类算法为依据,提出了不同粒度的Web服务对象之间的语义相似度度量方法,采用已有的语义相似度度量的方法及K-NN分类算法的思想,并使用对K-NN算法进行改进后而得到的WS-KNN算法,对Web服务进行分类。本文提出和实现的服务分类方法能很好地避免已有的服
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