基于LDA-FCM方法的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類性能分析

冉冉 徐立波 曲睿婷 夏雨

摘? ?要：為提高Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)能力，需要進(jìn)行Web數(shù)據(jù)的優(yōu)化聚類處理，提出了基于LDA-FCM方法的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類方法。利用LDA模型進(jìn)行Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)的重組和自適應(yīng)調(diào)度，以提取Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)資源特征。依據(jù)數(shù)據(jù)特征確定其相似度，在FCM算法中，通過相似度計(jì)算隸屬度，從而確定聚類中心，多次迭代后，實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法復(fù)雜度較低，具有較好的聚類精度，聚類執(zhí)行時(shí)間較少，其查全率與查準(zhǔn)率均較高。

關(guān)鍵詞：LDA模型;Web服務(wù);聚類;模糊C均值算法;隸屬度;數(shù)據(jù)相似度;服務(wù)發(fā)現(xiàn)

中圖分類號：TM7659? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Performance Analysis of Web Service Discovery

clustering Based on LDA-FCM Method

RAN Ran?，XU Li-bo，QU Rui-ting，XIA Yu

（ State Grid Liaoning Information and Communication Company，Shenyang，Liaoning 110006，China）

Abstract：In order to improve the ability of Web service discovery，it is necessary to optimize the clustering of Web data，and a clustering method of Web service discovery based on LDA-FCM method is proposed. The LDA model is used for the reorganization and adaptive scheduling of Web service discovery resource data in order to extract the data resource characteristics of Web service discovery. According to the data characteristics，the similarity is determined. In the FCM algorithm，the membership degree is calculated by similarity，so as to determine the clustering center. After many iterations，the Web service discovery clustering is realized. The experimental results show that the proposed method has low complexity，good clustering accuracy and less clustering execution time. The recall rate and precision rate are high.

Key words：Latent Dirichlet Allocation model;Web service;clustering;fuzzy C-means algorithm;degree of membership;data similarity;service discovery

為進(jìn)一步提高Web資源的自動調(diào)度能力，需要進(jìn)行Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類處理，構(gòu)建Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的自適應(yīng)分類和調(diào)度模型，進(jìn)行Web數(shù)據(jù)的優(yōu)化分類，滿足人們的個性化服務(wù)需求[1]。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，進(jìn)行Web資源數(shù)據(jù)的聚類處理。根據(jù)Web資源的圖片、聲音、數(shù)據(jù)和文本信息等屬性，進(jìn)行Web資源的聚類分析[2]，研究Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類方法，在提高Web資源優(yōu)化調(diào)度和服務(wù)能力方面具有重要意義，相關(guān)的Web數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法研究受到人們的極大關(guān)注[3]。

其中，黃媛提出一種基于標(biāo)簽推薦的服務(wù)聚類方法[4]，利用標(biāo)簽推薦形式分析API服務(wù)聚類集合，以Web2.0為研究對象，在API服務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作實(shí)驗(yàn)，以此為基礎(chǔ)，提出服務(wù)聚類方法。肖巧翔等[5]提出基于Word2Vec和LDA主題模型的Web服務(wù)聚類方法，將Wikipedia語料庫實(shí)行擴(kuò)展，利用Word2Vec進(jìn)行信息收集，將收集的結(jié)果按LDA主題模型實(shí)施文檔描述，完成Web服務(wù)聚類。

針對上述情況，提出了基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）-FCM（Fuzzy C-Means）的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類方法，實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類優(yōu)化。

1? ?基于LDA模型的Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)特

征提取

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型可推斷出Web服務(wù)中的不同資源數(shù)據(jù)、文檔的主題狀況，預(yù)測資源數(shù)據(jù)的分布狀況，而Web服務(wù)中使用到的資源數(shù)據(jù)、項(xiàng)目文檔等均可以用來Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類，為用戶的提供搜索功能。為了實(shí)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)聚類，實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類分析，提出運(yùn)用LDA結(jié)合FCM方法進(jìn)行聚類研究。

1.1? ?LDA模型構(gòu)建

首先構(gòu)建Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的LDA模型，其為一種非監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該種算法可以將Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容分為三類[6]，分別為：詞、文檔、主題，可用來識別海量Web服務(wù)中的隱含數(shù)據(jù)信息。這種運(yùn)用LDA模型分類處理Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)，有效地過濾與用戶搜索目標(biāo)無關(guān)的Web服務(wù)，減少Web服務(wù)匹配次數(shù)，縮短Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的執(zhí)行時(shí)間。主要方法為：

設(shè)分布式Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)信息為Pi∈P（i = 1，2，…，m），根據(jù)上述分析，構(gòu)建Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的LDA模型，如圖1所示。

目前，用戶搜索Web服務(wù)時(shí)，往往是輸入用戶自身需要的功能名稱，搜索引擎根據(jù)用戶鍵入的請求，給出滿足用戶要求的Web服務(wù)。其中，搜索引擎主要依靠標(biāo)簽對Web的搜索服務(wù)進(jìn)行功能劃分，這種劃分下，極易造成資源浪費(fèi)。如若一個資源可以用做不同的功能，但其只劃分到最常用功能中，則導(dǎo)致該資源的其他功能浪費(fèi)，還有一些隱蔽資源，如該項(xiàng)資源數(shù)據(jù)具有某項(xiàng)功能，用戶只搜索該功能，但該項(xiàng)資源數(shù)據(jù)的篇名或文件名并非該項(xiàng)功能，導(dǎo)致目前的搜索方法很難查詢到。而本文構(gòu)建使用的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)LDA模型，將Web服務(wù)的數(shù)據(jù)資源劃分為三類，分別為：詞、文檔、主題，這種劃分不論用戶在搜索關(guān)鍵詞、功能、模糊主題甚至固定的文檔題目等，均可以高效搜索到目標(biāo)內(nèi)容，擴(kuò)大了可搜索到資源的數(shù)目，避免資源浪費(fèi)，提高檢索效率。同時(shí)，將Web服務(wù)資源進(jìn)行有效分類后，可以提高其重組精度，對資源重組，如將具有共同含義的詞或具有共同研究方向的文檔歸為一個組合，提供“打包”服務(wù)，可為Web服務(wù)搜索提供新嘗試，為融合調(diào)度服務(wù)資源數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)。

1.2? ?Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的調(diào)度模型設(shè)計(jì)

在1.1節(jié)中構(gòu)建LDA模型實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)數(shù)據(jù)資源的分類后，還需提取不同類別數(shù)據(jù)資源的特征，以實(shí)現(xiàn)最終的聚類目的。其中，考慮到不同資源具有相同功能，即不同的詞、文檔、主題可能均滿足同一個用戶搜索請求，為提高資源利用效率，利用關(guān)聯(lián)屬性對資源數(shù)據(jù)進(jìn)行重組，依據(jù)重組結(jié)果實(shí)現(xiàn)最終的調(diào)度模型設(shè)計(jì)。

假設(shè)分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)信息存儲的節(jié)點(diǎn)的屬性集為X = {x1，x2，…，xn}，Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)屬性集：

在分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的不同類別層中，采用異構(gòu)信息庫重組方法[7-8]，可得分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)動態(tài)重組的約束參量θ：

其中，β代表數(shù)據(jù)離散估計(jì)參量。根據(jù)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的屬性特征以及重組約束參數(shù)，對其進(jìn)行資源數(shù)據(jù)重組，得到資源數(shù)據(jù)重組結(jié)果為：

對Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行重組可為數(shù)據(jù)的自適應(yīng)調(diào)度提供基礎(chǔ)[9-10]，得到分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)度模型為：

由此完成了自適應(yīng)調(diào)度模型的構(gòu)建。在海量Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)中，若直接提取資源數(shù)據(jù)的特征，易造成資源數(shù)據(jù)過多，未歸類而導(dǎo)致特征過多，不利于后續(xù)應(yīng)用。故需要先對海量資源數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，對重組后數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)度，可確保在此之后的融合處理及特征提取過程更為簡單，降低方法的復(fù)雜度，并提高特征提取的準(zhǔn)確度。

1.3? ?Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)特征提取

在提取資源數(shù)據(jù)特征之前，還需要融合處理調(diào)度結(jié)果，這是由于將數(shù)據(jù)進(jìn)行互信息融合，可以提高數(shù)據(jù)的聚集度，使其具有更優(yōu)的分類效果，保證不同類別數(shù)據(jù)特征提取的精度。

將Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)調(diào)度模型映射到高維空間中，在高維相空間中進(jìn)行分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的互信息融合性調(diào)度，得到融合結(jié)果為：

其中，t為當(dāng)前Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量。數(shù)據(jù)融合處理實(shí)際上是一項(xiàng)信息處理技術(shù)，其主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動的分析、組合或篩選，以實(shí)現(xiàn)最終的決策。由Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)融合處理結(jié)果，得到分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)不同類別的特征表示為[12]：

其中，μi、Vi 、Oi 分別代表Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)中詞、文檔、主題的特征值;μk代表Web服務(wù)資源的動態(tài)服務(wù)特征分布模糊值。

以上實(shí)現(xiàn)了不同類別數(shù)據(jù)的特征提取，依據(jù)這些特征，可計(jì)算FCM算法的隸屬度。

2? ?基于FCM算法的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類

FCM（Fuzzy C-Means）算法是監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，由于FCM算法的數(shù)據(jù)集均處于同一個向量空間，而Web服務(wù)無法映射到一個向量空間，只能計(jì)算它們之間的相似度，然后通過相似度來計(jì)算隸屬度，從而確定聚類中心。

2.1? ?隸屬度的計(jì)算

在1.3節(jié)獲取Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的特征后，確定分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的相似度為：

根據(jù)語義 Web 服務(wù)的相似度特點(diǎn)，計(jì)算分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)指向性特征量：

其中，di代表兩個數(shù)據(jù)之間的歐式距離。由此得到其隸屬度函數(shù)為：

2.2? ?聚類中心的確定

在Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)性數(shù)據(jù)的信息覆蓋區(qū)域，假設(shè)m個Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的傳輸數(shù)據(jù)，分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)動態(tài)特征分布集在t中的聚類簇為ci，第i個Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)性數(shù)據(jù)的散亂點(diǎn)集為Ri = （ri1，ri2，…，riD），得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)特征量為：

其中，P（d|t，ci）為ci類分布式Web服務(wù)資源發(fā)現(xiàn)聚類的分布概率，在統(tǒng)計(jì)特征分布模型中[12-14]，分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)聚類的融合特征量為z = {zf 1，zf 2，…，zf r}，得到分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)聚類的目標(biāo)函數(shù)為：

構(gòu)建分布式Web服務(wù)資源發(fā)現(xiàn)聚類的關(guān)聯(lián)性決策函數(shù)為：

進(jìn)行模糊C均值聚類的自適應(yīng)尋優(yōu)控制，構(gòu)建Web服務(wù)數(shù)據(jù)的空間聚類模型[15]，計(jì)算分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)指向性特征量vi，vj = （（w1，t1），（w2，t2），…，（wj，tj）），分布式Web服務(wù)資源聚類的模糊集為：

其中vi為Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)值。對Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行動態(tài)評估，計(jì)算公式為：

根據(jù)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的屬性集進(jìn)行向量量化分解[16-18]，得到Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)聚類的模糊相似度為：

其中：pi，j（t）為分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)共享的模糊相關(guān)性特征分布集，Δp（t）為分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的模糊決策增量值。用4元組（Ei，Ej，d，t）來表示分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的決策樹[19-20]，得到的Ei是分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)在聚類分岔節(jié)點(diǎn)，分布式Web服務(wù)資源發(fā)現(xiàn)聚類的差異化融合特征量：

式中，m為分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)分布的有限數(shù)據(jù)集，（Yik）2為相似度分布映射，采用模糊C均值聚類，得到優(yōu)化聚類中心為：

2.3? ?基于FCM算法的Web語義服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類

步驟

FCM算法的核心即為隸屬度以及聚類中心的確定。算法的具體步驟為：

（1）給定聚類數(shù)目、初始化設(shè)置隸屬度值和聚類中心，確定迭代誤差。

（2）對第i次迭代，重新計(jì)算隸屬度函數(shù)，以得到更新后的隸屬度函數(shù)值。同時(shí)，重新優(yōu)化更新聚類中心。

（3）計(jì)算目標(biāo)函數(shù)，并保存結(jié)果。

（4）若目標(biāo)函數(shù)結(jié)果滿足條件，則算法停止;否則，返回步驟（2）。

3? ?仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本方法在實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)性聚類的性能，采用Matlab進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，對Web服務(wù)數(shù)據(jù)采樣來自于Pearson Database數(shù)據(jù)庫，調(diào)查對象主要包括11個領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)，分別為：Tools，F(xiàn)inancial，Enterprise，Messaging，Payments，Government，Science，Social，Commerce，Mapping和Education等11個領(lǐng)域。主要針對Tools領(lǐng)域里的Web服務(wù)進(jìn)行研究。結(jié)合分組控制單元（PCU，Packet Control Unit）進(jìn)行分布式Web服務(wù)資源調(diào)度，訓(xùn)練樣本規(guī)模為80，分布式Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)維度為5，迭代次數(shù)N = 1 000，延遲為13 ms，采樣頻率為120 kHz，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行了100次模糊聚類實(shí)驗(yàn)，以降低初始點(diǎn)選取對聚類結(jié)果的影響。將本方法與K-means聚類方法和FCM聚類方法進(jìn)行對比，對比指標(biāo)包括執(zhí)行時(shí)間、查全率和查準(zhǔn)率。原始的Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)時(shí)域分布如圖2所示。

分析圖3得知，采用本方法進(jìn)行Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)聚類的特征歸集能力較好。

將本方法與K-means算法和單一的FCM聚類算法進(jìn)行對比，測試聚類時(shí)間，得到對比結(jié)果見表1。

由表1可以看出，使用本方法的聚類耗時(shí)最少。一方面是由于FCM聚類方法本身聚類耗時(shí)較短（可由單一的FCM方法耗時(shí)較K-means方法耗時(shí)少看出），另一方面，在聚類之前首先使用LDA模型對海量資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與重組，這種處理后，過濾掉了與用戶搜索目標(biāo)無關(guān)的資源數(shù)據(jù)，使同時(shí)各個類別的數(shù)據(jù)量明顯降低，對各個類別的資源數(shù)據(jù)進(jìn)行同時(shí)特征提取和聚類，使得提取數(shù)據(jù)特征更為簡單，算法復(fù)雜度低，從而縮短了整體的聚類耗時(shí)。

測試不同方法的查準(zhǔn)率和查全率，查準(zhǔn)率是評價(jià)檢索出的資源數(shù)據(jù)是否正確的指標(biāo)，即為檢索出的正確資源數(shù)據(jù)量與檢索出的所有資源數(shù)據(jù)量的比值。查全率是評價(jià)檢索方法在整體資源數(shù)據(jù)中查詢是否成功的指標(biāo)，即為檢索出相關(guān)的資源數(shù)據(jù)量與總量的比值。具體的查準(zhǔn)率和查全率計(jì)算公式如公式（21）和公式（22）所示，得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4～圖5所示。

由圖4和圖5可以看出，本方法進(jìn)行Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的聚類后，其查準(zhǔn)率較高。查全率始終高于其他兩種方法，證明了使用LDA與FCM結(jié)合后的算法可提高Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類性能。這主要是由于，使用LDA模型對資源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類，按照詞、篇名和主題將資源數(shù)據(jù)分為三類，有利于隱蔽數(shù)據(jù)的利用和后續(xù)資源數(shù)據(jù)特征的高精度提取，從而求得聚類所需的相似度更為準(zhǔn)確，提高最終的Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率。而其他兩種方法不具有搜索隱蔽性數(shù)據(jù)的功能，故其查全率較低。但在未來的研究中，可進(jìn)一步重點(diǎn)研究如何提高Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)的查全率。

4? ?結(jié)? ?論

Web服務(wù)聚類是Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)，用戶對Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行查找，能夠提高資源數(shù)據(jù)的利用率和Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)效率。為此，提出了基于LDA-FCM方法的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)聚類方法。在利用FCM聚類之前，使用LDA方法對Web服務(wù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，以過濾掉不滿足要求的數(shù)據(jù)，同時(shí)挖掘發(fā)現(xiàn)隱含數(shù)據(jù)，保證Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的即時(shí)性和準(zhǔn)確度。并提取Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)資源特征，解決Web服務(wù)無法映射到一個向量空間而導(dǎo)致無法有效求得隸屬度的問題，實(shí)現(xiàn)Web發(fā)現(xiàn)服務(wù)聚類。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用LDA-FCM方法可以有效提高聚類性能，其具有較單一FCM算法更高的查準(zhǔn)率和查全率，且耗時(shí)相對較少，說明所提出的算法具有更高的效率和實(shí)用性。在未來的研究中，將致力于添加合適的約束參數(shù)，以進(jìn)一步提高查全率。

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