一种基于Mashup服务功能特征表示与密度峰值检测的Web数据聚类方法

摘要

一种基于Mashup服务功能特征表示与密度峰值检测的聚类方法，包括以下步骤：第一步、对所有需要特征表示的Mashup服务数据进行预处理；第二步、进行功能名词提取操作；第三步、对每个功能名词的语义权重进行语义关联计算；第四步、结合TF‑IDF算法与Word2Vec模型，进行Mashup语义特征向量的表示；第五步、对于所有参与聚类的Mashup语义特征向量，进行密度信息的计算；第六步、从所有Mashup语义特征向量中，筛选出聚类中心的候选点；第七步、进一步筛选出最为合适的K个初始聚类中心，进行K‑means聚类。本发明能够有效表示Mashup服务的功能特征，增强Mashup服务的聚类性能。