[发明专利]一种基于需求语义的服务聚类方法

权利要求书

1.一种基于需求语义的服务聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取服务描述文档，对文档文本进行分句处理；

(2)以句子为单位使用Stanford Parser进行语法解析，获得SD集合；

(3)基于步骤(2)获得的SD集合进行分析并提取出表示服务需求功能语义的服务功能信息集；

(4)基于步骤(3)获得的服务功能信息集，计算服务间的两两相似度；服务间的相似度计算公式为：

其中，S_s(s₁,s₂)表示服务s₁和s₂的相似度；服务s₁与s₂包含的功能信息数并不相同，其中m是服务s₁，s₂功能信息集中包含功能信息数较少的功能信息数，n是功能信息集中包含功能信息数较多的功能信息数；S_f(f_i1,f_i2)表示服务s₁中第i个功能信息与服务s₂中第i个功能信息的相似度，计算公式如下：

其中，V₁，V₂分别表示服务功能信息f_i1,f_i2中的动词，N_i1，N_i2分别表示服务功能信息f_i1,f_i2中的名词，t₁，t₂对应动词部分和名词部分的权重，S_w(N_i1,N_i2)表示两个单词的相似度，其计算公式如下：

其中，F(N_i1)、F(N_i2)分别表示单词N_i1、N_i2的特征集，I(F(N_i1))、I(F(N_i2))、I(F(N_i1)∩F(N_i2))分别表示特征集F(N_i1)、F(N_i2)、F(N_i1)∩F(N_i2)包含的信息数；

(5)基于步骤(4)得到的服务间相似度，使用K-means算法对服务进行聚类，k值为人为设定，将服务相似度值作为K-means算法中的距离值；最后输出k个服务簇类。