Att effektivt hitta webbtjänster på webben är en utmanande fråga inom tjänsteorienterad databehandling. För närvarande är UDDI en standard för publicering och upptäckt av webbtjänster, och UDDI-register tillhandahåller också sökordssökningar för webbtjänster. Sökfunktionen är dock mycket enkel och tar inte hänsyn till relationer mellan webbtjänster. För det första är användarna överväldigade av det stora antalet irrelevanta returtjänster. För det andra ignoreras användarnas avsikter och semantiken i webbtjänsterna. Inspirerade av framgången med partitionering tillvägagångssätt som används i databasen design, använde vi en ny kluster semantiska algoritm för att eliminera irrelevanta tjänster med avseende på en fråga. Sedan använde vi Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), en maskininlärningsmetod, för att fånga semantiken gömd bakom orden i en fråga, och beskrivningarna i tjänsterna, så att service matchning kan utföras på konceptnivå. I detta dokument redogörs för den preliminära experimentella utvärderingen som visar på förbättringar i fråga om återkallande och precision.
Mer komplicerade algoritmer, såsom Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), har också tillämpats på tjänsten kluster och upptäckt REF.
Efficiently finding web services using a clustering semantic approach
{'venue': "CSSSIA '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}