[发明专利]面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法在审
| 申请号： | 202110097170.6 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112836491A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 陆佳炜;赵伟;郑嘉弘;马超治;程振波;徐俊;高飞;肖刚 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/284;G06F16/33;G06F16/35 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法，包括以下步骤：第一步：通过GSDPMM方法计算出Mashup服务数量的主题个数；第二步：根据上下文信息和服务标签信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；第三步：统计单词共现信息，计算出SPPMI矩阵信息；第四步：基于文档‑单词语义权重信息矩阵D和SPPMI矩阵M，通过分解M得到词嵌入信息矩阵，将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息；第五步：得到的Mashup服务主题特征作为谱聚类的输入进行聚类。本发明融合优化的词嵌入和单词语义权重计算方法来缓解短文本带来的稀疏性问题，找到更优的解集。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 nlp 基于 gsdpmm 主题 模型 mashup 服务 谱聚类 方法 | ||
【主权项】：
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