[发明专利]一种基于GaussianLDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法在审
| 申请号： | 201611049185.0 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106599086A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 田刚;高艳峰;孙承爱 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司37252 | 代理人： | 肖峰 |
| 地址： | 266590 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Gaussian LDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法，具体涉及服务计算技术领域。该方法具体按如下顺序进行收集Web服务描述文档，对收集的Web服务描述文档进行预处理，得到Web服务描述文档中的特征词汇，并对Web服务描述文档中的词汇进行预处理，得到一组原型单词的集合；使用词嵌入训练模型Word2Vec训练步骤1中得到的原型单词的集合，得到原型单词的集合中每个单词的连续向量表示；使用Gaussian LDA模型对步骤1中得到的原型单词的集合进行训练，获得每个Web服务层次结构；使用步骤2训练得到的连续向量的集合丰富用户查询，得到扩展以后的用户查询；利用步骤2得到的服务层次结构，使用概率排序方法，得到针对扩展之后用户查询所对应的查询输出。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gaussianlda 嵌入 语义 稀疏 web 服务 发现 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Gaussian LDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法，其特征在于，具体按如下顺序进行：步骤1：收集Web服务描述文档，对收集的Web服务描述文档进行预处理，得到Web服务描述文档中的特征词汇，并对Web服务描述文档中的词汇进行预处理，得到一组原型单词的集合；步骤2：使用词嵌入训练模型Word2Vec训练步骤1中得到的原型单词的集合，得到原型单词的集合中每个单词的连续向量表示；使用Gaussian LDA模型对步骤1中得到的原型单词的集合进行训练，获得每个Web服务层次结构；步骤3：使用步骤2训练得到的连续向量的集合丰富用户查询，得到扩展以后的用户查询；利用步骤2得到的服务层次结构，使用概率排序方法，得到针对扩展之后用户查询所对应的查询输出。
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