一种融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115952425A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310006140.9(22)申请日2023.01.04(71)申请人青岛科技大学地址266000山东省青岛市崂山区松岭路99号(72)发明人胡强綦浩泉彭菲渠连恩(74)专利代理机构青岛汇智海纳知识产权代理有限公司37335专利代理师王丹丹刘晓(51)Int.Cl.G06F18/23(2023.01)G06F40/247(2020.01)G06F18/25(2023.01)G06F40/289(2020.01)G06F16/958(2019.01)权利要求书3页说明书14页附图4页(54)发明名称一种融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法(57)摘要本发明公开一种融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法，首先，采取近义词替换的方式构建服务描述的孪生样本，在SimCSE框架下生成语义增强的服务功能向量；然后，从功能和协作角度建立服务异质关联图，设计面向服务关联强度的随机游走策略，利用改进的GATNE模型实现异质关联图中服务结点的嵌入表示，生成Web服务的关联向量；最后，将服务功能向量与关联向量融合为服务表征向量，实现服务聚类，通过将服务的功能关联与协作关联有机融合，进一步提升服务聚类质量。CN115952425ACN115952425A权利要求书1/3页1.一种融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、构建适用于服务聚类的数据集；步骤B、构建面向语义增强与对比学习的服务功能向量：步骤B1、为服务描述中的动词采用同义词替换的方式构建孪生服务描述样本；步骤B2、在SimCSE框架下，采用对比学习技术为原服务描述与孪生服务描述分别生成功能向量，将两种功能向量的均值作为原服务描述的语义增强服务功能向量；步骤C、生成服务关联向量：步骤C1、根据服务之间的标签共享和协作关系，构建融合功能关联和协作关联的服务异质关联图，建模Web服务之间的功能关联和协作关联；步骤C2、从功能关联强度和协作关联强度两个角度设计融合服务关联强度的随机游走策略，优先将关联度高的结点采样的路径序列中；步骤C3、基于改进的GATNE模型为服务异质关联图实现结点嵌入，生成服务关联向量；步骤D、将服务功能向量和服务关联向量融合为服务表征向量，实现服务聚类。2.根据权利要求1所述的融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法，其特征在于：所述步骤B1中，将动词采取同义词替换的方式构建服务描述的孪生样本，令D＝{d1,d2,…,dn}为服务描述文本集合，di＝{w1,w2,…,wn}为一个Web服务的描述文本，首先对di中的组成词语进行词性标注，对于词性为动词的词语wj，获取其同义词wj′，将di中所有动词替换为其近义词后生成的服务描述为d′i，经过动词替换后的服务描述文本集合记为D′。3.根据权利要求2所述的融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法，其特征在于：所述步骤B2具体通过以下方式实现：(1)利用SimCSE框架，分别为D和D′中的服务描述文本生成功能向量：令hi1＝SimCSE(di,D)，hi2＝SimCSE(d′i,D′)，最终为di生成的语义增强的服务功能向量表示为hi，即SE‑SimCSE(si)＝hi对应的功能向量：(2)为每一个参与聚类的Web服务s生成服务功能向量sfv(s)，所有服务的功能向量集合为SRV＝{sfv(s)}：sfv(s)＝SE‑SimCSE(s)。4.根据权利要求1所述的融合语义增强与异质关联的Web服务聚类方法，其特征在于：所述步骤C1具体包括以下步骤：定义功能关联：若存在标签l，使得l∈si.L∩sj.L，则称服务si与服务sj存在功能关联，记作：si～sj；定义协作关联：存在Mashup服务m，使得si∈m.S∧sj.∈m.S，则称服务si与服务sj存在协作关联，记作：定义服务异质关联图：服务异质关联图为一个无向加权图HCG＝(V,E,W)，其中：V＝{v1,v2,…,vn}为服务结点集合，结点vi表示Web服务si；E＝{Ef,Ec}，Ef和Ec分别为功能关联边集合与协作关联边集合；e＝(vi,vj)∈Ef中的结点vi与vj所对应的服务si和sj满足si～sj；e＝(vi,vj)∈Ec中的结点vi与vj所对应的服务si和sj满足W＝{wij}为边的权值集合，对wij＝Nl(si,sj)；wij＝Nm(si,sj)；2CN115952425A权利要求书2/3页服务异质关联图中包含两类边，一类是服务的功能关联边，如果两个服务si与sj存在相同的标签，则在HCG中的结点vi和vj之间建立一条功能关联边，功能关联边的权重为服务si与sj共同标签的数量，