%0 Journal Article %A 陈永乐 %A 段利国 %A 付佳 %A 李爱萍 %A 王舒漫 %T 基于BTM的物联网服务发现方法 %D 2020 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091662 %J 计算机应用 %P 459-464 %V 40 %N 2 %X

针对物联网(IoT)服务描述文本篇幅较短、特征稀疏,直接采用传统的主题模型对IoT服务建模得到的聚类效果不佳,从而导致无法发现最佳服务的问题,提出了一种基于BTM的IoT服务发现方法。该方法首先利用BTM挖掘现有IoT服务的隐含主题,并通过全局主题分布和主题-词分布计算推理得到服务文档-主题概率分布;其次利用K-means算法对服务进行聚类,并返回服务请求的最佳匹配结果。实验结果分析表明,该方法能够有效提高IoT服务的聚类效果,从而得到匹配的最佳服务。与现有的HDP(Hierarchical Dirichlet Process)、基于K-means的隐狄利克雷分配(LDA-K)等方法相比,该方法进行最佳服务发现的准确度(Precision)和归一化折损累积增益(NDCG)均有一定幅度的提高。

%U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2019091662