I allt större utsträckning söker programutvecklare möjligheten att söka efter befintliga webbtjänster i stora internetbaserade arkiv. Målet är att hämta tjänster som motsvarar användarens krav. Med det ökande antalet tjänster i arkiven och utmaningarna med att snabbt hitta rätt tjänster blir behovet av klustertjänster uppenbart för att förbättra sökmotorresultaten med en lista över liknande tjänster för varje träff. I denna artikel presenteras en statistisk klustermetod som förbättrar en befintlig distribuerad vektorrymdssökmotor för webbtjänster med möjlighet att dynamiskt beräkna kluster av liknande tjänster för varje träff i listan som hittas av sökmotorn. Fokus ligger på en mycket effektiv och skalbar klusterimplementering som kan hantera mycket stora servicelager. Utvärderingen med ett stort serviceförråd visar att metoden är genomförbar och genomförbar.
Platzer m.fl. I Ref föreslogs en statistisk klustermetod som kan förbättra en befintlig distribuerad vektorrymdssökmotor för webbtjänster baserad på möjligheten att dynamiskt beräkna kluster av liknande tjänster.
Web service clustering using multidimensional angles as proximity measures
{'venue': 'TOIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}