流形学习在空间信息服务分类中的应用
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更新于2024-08-17
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“利用流形学习进行空间信息服务分类 (2013年)”是一篇工程技术领域的论文,主要探讨了如何利用流形学习改进空间信息服务的分类方法。
在当前的Web服务分类方法中,存在一些挑战,如分类层次不够精细,不能有效反映服务的多样性和功能特性。ISO/TC211提出的IS019119标准虽然为地理信息服务提供了分类框架,但对数据源的多样性及服务间的关系处理不足,不适应自动化发现和组合的需求。其他分类体系,如UDM(Universal Discovery, Description, and Integration)提供的北美行业分类系统和通用标准产品服务分类法,也存在分类标准不统一和过于粗糙的问题。
论文作者提出了利用流形学习这一数学工具来解决这些问题。流形是一种在高维空间中具有局部结构类似于低维空间的数据结构,流形学习则是通过降维技术揭示数据内在的流形结构。将流形学习应用于Web服务分类,目的是在保持服务间相似性不变的前提下,通过降维可视化来指导分类过程。具体来说,这种方法首先对空间信息服务进行降维处理,保持服务间的近邻关系,然后通过可视化结果来确定合适的初始聚类数和聚类中心,从而提高无监督聚类分析的准确性。
实验结果显示,这种方法能有效对抽象的Web服务进行数值化表示,提升了服务分类的性能。相比于依赖人工构建的服务分类,如服务社区、服务域、服务群和服务分层,流形学习方法能更系统地处理大规模服务,避免了手动分类的局限性和主观性,并且能更好地适应服务功能的复杂性。
关键词:流形、相似性、空间信息服务、可视化、分类
这篇论文的贡献在于提供了一种创新的、基于流形学习的空间信息服务分类方法,它有助于克服现有分类系统的局限性,提升服务发现和组合的效率,尤其在面对大量服务时,能更好地维护服务的内在结构和功能特性。
2022-07-15 上传
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2023-05-29 上传
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