[发明专利]一种融合词向量扩充和主题模型的服务分布式聚类方法有效
| 申请号： | 202110434605.1 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113139599B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 杨冬菊;何丹 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/23213;G06F40/284;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种融合词向量扩充和主题模型的服务分布式聚类方法，包括：步骤1，提取服务描述文本中的服务特征词；步骤2，获取所述服务特征词的词向量，生成服务描述库；步骤3，根据服务特征词的词向量基于主题模型获取服务文档‑主题矩阵；步骤4，基于所述文档‑主题矩阵进行服务的分布式聚类，并对服务类簇进行语义建模。本发明通过词向量的扩充和BTM的应用，使得服务描述拥有语义特性，缓解了服务描述短文本特征稀疏的问题；本发明将k‑means算法与canopy算法相融合，降低了算法迭代次数；采用基于内存的Spark框架，避免大量磁盘I/O，提升了服务聚类效率；基于特征提取的服务类簇的语义建模方法，为优化服务组织和管理提供支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 向量 扩充 主题 模型 服务 分布式 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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