[发明专利]一种面向服务网络的社团发现方法

摘要

本发明公开了一种面向服务网络的社团发现方法，该方法可以联合建模操作调用、服务属性、操作和服务之间的从属关系等，使用两个不同的变量集表示在不同粒度的聚类结果，解决服务网络异构的问题。同时，在模型中用广义社团结构思想，以适应服务网络中操作调用关系形成的异配网络。相比于现有的社区发现方法能够更精准的发现服务网络社团，能够综合考虑服务网络数据不同粒度及广义社团结构这两种特性，完成对服务网络结构和服务语义两种信息的综合建模，提高服务网络上社团发现的精度并具有良好的实用性。

主权项

1.一种面向服务网络的社团发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构造基于服务网络的生成概率模型，用于建模服务属性、服务操作间的调用关系、操作和服务之间的隶属关系；具体如下：(1)对服务的文本描述信息进行去停用词、提取词干、将所有词干设置为属性库中的属性和设置每个服务的属性向量操作，得到服务网络的内容矩阵；(2)确认服务与操作之间的隶属关系，得到服务网络的服务与操作的关系矩阵；(3)对操作进行语义标注，基于操作的语义信息得到操作与操作之间的调用关系，得到服务网络的操作与操作的关系矩阵；(4)基于服务网络所有数据定义三种不同类型的变量，分别是观测变量、隐变量和模型参数；(5)定义服务网络的生成过程，得到生成概率模型的联合概率公式；步骤二：构造适用于上述生成概率模型的参数优化方法；具体如下：(1)定义度量观测数据和模型之间拟合程度的目标函数；(2)构建期望最大化框架；(3)基于期望最大化框架，通过最大化似然推导出最优的模型参数，得到参数优化方法；步骤三：基于真实服务网络数据集对以上述面向服务网络的社团发现方法进行有效性验证。