基于聚类与二分图匹配的语义Web服务发现

摘要

为高效准确地查找语义Web服务,引入聚类与二分图匹配技术,提出一种新的语义Web服务发现方法.根据服务描述信息将相似服务聚集到一起,采用空间向量模型表示服务,针对标准K-Means算法的缺陷设计基于k值优化和粒子群优化的K-Means聚类算法对服务进行聚类.借鉴带权二分图最优匹配思想对服务的功能属性进行匹配,设计基于WordNet的概念间语义相似度计算方法用于计算二分图的权值,并针对如何构建满足最优匹配条件的带权二分图问题给出解决方案.实验结果表明,该方法在查全率和匹配效率上均优于OWLS-MX方法.