基于复杂网络社团划分的Web服务聚类研究

"基于复杂网络社团划分的Webservices聚类" 在本论文中，作者提出了基于复杂网络社团划分的Webservices聚类方法。该方法首先将自然语言描述集合转换为加权单词网络模型，其中单词作为网络节点，单词间的相关度作为边的权值。然后，使用Newman快速算法对加权单词网络模型进行社团划分，得到单词聚类结果。最后，根据单词聚类结果与服务之间的映射关系实现服务聚类。 该方法的优点在于可以自动地对Webservices进行聚类，从而简化了服务发现和组合的过程。实验结果表明，平均查准率达74.7%以上，证明了该方法的有效性。 在该论文中，作者还讨论了复杂网络社团划分在Webservices聚类中的应用。复杂网络社团划分是一种基于图论的算法，可以对网络中的节点进行聚类，从而发现网络中的结构特征。在Webservices聚类中，复杂网络社团划分可以用于对Webservices进行聚类，从而简化了服务发现和组合的过程。 此外，作者还讨论了文本聚类在Webservices聚类中的应用。文本聚类是一种基于文本的聚类方法，可以对文本数据进行聚类，从而发现文本中的结构特征。在Webservices聚类中，文本聚类可以用于对Webservices的描述文本进行聚类，从而简化了服务发现和组合的过程。 本论文提出的基于复杂网络社团划分的Webservices聚类方法可以对Webservices进行自动聚类，从而简化了服务发现和组合的过程。该方法的应用前景广泛，可以应用于各种基于服务的系统中。 知识点： 1. 复杂网络社团划分：一种基于图论的算法，可以对网络中的节点进行聚类，从而发现网络中的结构特征。 2. Webservices聚类：一种对Webservices进行聚类的方法，旨在简化服务发现和组合的过程。 3. 文本聚类：一种基于文本的聚类方法，可以对文本数据进行聚类，从而发现文本中的结构特征。 4. 加权单词网络模型：一种将自然语言描述集合转换为网络模型的方法，其中单词作为网络节点，单词间的相关度作为边的权值。 5. Newman快速算法：一种社团划分算法，可以对加权单词网络模型进行社团划分。 应用领域： 1. 服务发现：基于复杂网络社团划分的Webservices聚类方法可以用于服务发现，简化服务发现和组合的过程。 2. 服务组合：基于复杂网络社团划分的Webservices聚类方法可以用于服务组合，简化服务组合和编排的过程。 3. 文本挖掘：基于文本聚类的Webservices聚类方法可以用于文本挖掘，发现文本中的结构特征。 本论文提出的基于复杂网络社团划分的Webservices聚类方法可以对Webservices进行自动聚类，从而简化了服务发现和组合的过程。该方法的应用前景广泛，可以应用于各种基于服务的系统中。