利用猫群优化算法增强Web服务发现的研究

doi:10.16039/j.cnki.cn22-1249.2018.11.013

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Web服务发现是面向服务的应用程序开发中的关键技术。由于Web服务数量巨增，获取指定任务的相关服务是具有挑战性的话题。本文提出了一种利用猫群优化算法将功能相似Web服务文档聚类的技术。实验结果表明，本文的方法是有效的，并且增强了服务发现的过程。

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	王继魁

关键词: Web服务服务发现猫群优化算法 WSDL

Abstract:

Web Service discovery is a critical technology in service oriented application development. Due to proliferation in the number of available services, it is challenging to obtain the relevant services available for a given task. In this paper, we propose a novel technique to cluster Web service documents into functionally similar service groups using the Cat Swarm Optimization Algorithm. The experimental results present that the proposed method was effective and enhanced the process of service discovery.

Key words: web service service discovery CSO WSDL

出版日期: 2018-11-25 发布日期: 2018-11-25 整期出版日期: 2018-11-25

TP391

引用本文:

王继魁. 利用猫群优化算法增强Web服务发现的研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2018, 35(11): 46-48.
WANG Ji-kui. Research of Enhancing Service Discovery Using Cat Swarm Optimization Algorithm . Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2018, 35(11): 46-48.

链接本文:

https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2018.11.013 或 https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2018/V35/I11/46

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