1、“.....使主题模型效劳的匹配办法本文提出的办法首要结合物联网效劳发现的特色,是在作业基础上的扩大和改进首要,为了精确地估量效劳文本的隐含主题,我们提出运用对类似短文本的效劳描绘进行扩大,将短文本建模转换为长文本建模运用规划较大的英文辑匹配断定与效劳恳求最类似的效劳集最后,试验指出,其精确率比现有的语义效劳匹配办法更好但其存在以下几个方面的缺少与互联网上的文档不同,效劳描绘文档类似短文本,缺少满足的词频共现而直接运用依据统计的主题模型不能有用地估量出短文本的上下文信息,进步发现与效劳恳求最相关的效劳可是,该办法没有考虑效劳规划较大时的可扩展性和设备效劳的动态可获取性问题以为跟着物联网效劳数量的添加,即便执行个简略的效劳发现操作......”。

2、“.....右下角的字母表明重复次数关于给定的文档集,模型的练习就是估量文档会集文档主题散布和主题词散布,可以运用办法来估量参数表和模型的文档源的有限性导致的效劳不可获取性问题,需求规划种高效的效劳发现办法在之前的作业中,我们剖析了将传统效劳发现办法运用于物联网效劳发现中特别是设备效劳发现的可行性与局限性,并以为关于具有较大规划查找空间异构效劳描绘以及设备资源高度受限等特色的物联网效劳发现享这个主题,但每篇文档具有不同的主题散布假定已知文档集包括个主题,文档中的主题散布由参数决议,主题中的单词散布由主题和参数起决议主题模型的图模型表明以及文档生成方法如表左部所示,其间,带阴影的圆圈表明可观测变量不带阴影的圆圈表明躲藏变量和办理相关作业目前......”。

3、“.....物联网具有超大规划查找空间和实时性的特色,为了支撑实时查找,可以选用依据上下文的查找机制来缩小物联网效劳的匹配算法试验结果表明与现有的物联网效劳发现办法比较,该办法的精确率和归化折损累积增益都有较大起伏的进步关键词概率主题模型物联网效劳发现导语物联网,简称是指物物找空间,然后缩短查找响应时刻,并节约资源受限设备的能量从可扩展性效劳描绘的异构性以及设备效劳的移动性等方面剖析了物联网效劳发现面对的应战他们以为,选取合适的效劳发现架构以及对效劳进行有用的分类,可以有用地处理物联网中的大规划效劳发现问题其次,为了处理设备资摘要针对物联网中效劳数量的大规划性效劳描绘的异构性以及设备效劳的资源高度受限性和移动性等特色,提出了种依据概率主题模型的物联网效劳发现办法该办法的首要特色是运用英文构建高质量的主题模型,并对类似短文本的效劳文本描绘进行语义扩大,使主题模型择最恰当的主题数主题模型时......”。

4、“.....只需练习次模型即可其次,关于未见过的新文档,可以发生新的主题,故其十分适合于对不断改变的文档集进行主题建模而关于,即便依据现有的数据集,精心选择主题数,也不能确保这些主题可以包括今后切主题模型,比较耗时为了处理模型练习参数调整问题,提出了非参数贝叶斯主题模型据数据集主动断定主题数目,先引进狄利克雷进程,简称假定是空间上的随机概率散布,超参数为正实数若对空间的恣意个有限的区而言,构建个高效实时的轻量级语义效劳发现办法至关重要在详细的物联网效劳发现办法方面,首要从减小设备资源耗费的角度出发,评论了两种适用于设备效劳的轻量级效劳描绘模型,并给出了相应的效劳发现办法首要,依据效劳恳求的类别断定候选类似效劳集然后,依据候选效劳集的找空间,然后缩短查找响应时刻,并节约资源受限设备的能量从可扩展性效劳描绘的异构性以及设备效劳的移动性等方面剖析了物联网效劳发现面对的应战他们以为......”。

5、“.....可以有用地处理物联网中的大规划效劳发现问题其次,为了处理设备资带箭头的直线表明随机变量之间的依靠联系矩形框表明重复,右下角的字母表明重复次数关于给定的文档集,模型的练习就是估量文档会集文档主题散布和主题词散布,可以运用办法来估量参数表和模型的文档是由组词构成的个调集,词与词之间无先后次序联系练习文档会集文档的次序无关紧要作为种参数化的贝叶斯模型,练习时需预先指定主题数量模型中,篇文档可以包括多个主题,文档中的每个词都由其间的个主题生成给定特定的文档集和主题数目,假定文档会集切文档基于概率主题模型的物联网服务发现原稿的新文档参考文献邵全义,王小琼物联网环境下传感器路由探测算法科技通报,孟广保基于信任的物联网安全路由技术探究电脑编程技巧与维护,支持基金获得广东省科技计划项目项目编号资助基于概率主题模型的物联网服务发现原稿......”。

6、“.....右下角的字母表明重复次数关于给定的文档集,模型的练习就是估量文档会集文档主题散布和主题词散布,可以运用办法来估量参数表和模型的文档则的方式化界说如下,与模型练习类似,也可以选用办法来估量主题模型的参数与主题模型不同的是,是种非参数贝叶斯模型,可以从文档会集主动选和两种物联网效劳的匹配办法试验结果表明与等人的作业比较,本文所选用的效劳发现办法的精确率和都有较大起伏的进步概率主题模型概率主题模型是系列旨在发现大规划文档会集隐含主题结构的算法是最简均有以下联系存在,则遵守由基散布和超参数组成的狄利克雷进程,记作,是混合模型的多层方式,假定切文档的主题均遵守基散布,文档集的主题散布遵守文档会集文档的主题散布遵守找空间,然后缩短查找响应时刻......”。

7、“.....选取合适的效劳发现架构以及对效劳进行有用的分类,可以有用地处理物联网中的大规划效劳发现问题其次,为了处理设备资生成进程及其图模型表明尽管运用可以成功地学习个文档调集的主题结构,但其模型练习需求预先指定主题的数量靠于主题的数量的选取该参数是个经验值,若过小,则主题粒度过粗若过大,则主题粒度过细为了精确地估量文档中的主题个数,需求不断调整参数,练习多个享这个主题,但每篇文档具有不同的主题散布假定已知文档集包括个主题,文档中的主题散布由参数决议,主题中的单词散布由主题和参数起决议主题模型的图模型表明以及文档生成方法如表左部所示,其间,带阴影的圆圈表明可观测变量不带阴影的圆圈表明躲藏变量型可以更有用地估量效劳文本描绘的隐含主题提出运用非参数主题模型学习效劳文本的隐含主题,下降模型练习时刻运用效劳隐含主题对效劳进行主动分类和文本类似度核算,快速削减效劳匹配数量......”。

8、“.....它可以提取文档的隐含主题,将文档从高维的词向量空间映射到低维的主题向量空间中其在文本发掘领域包括文本主题辨认文本分类以及文本类似度核算方面都有广泛的运用模型依据点假定词袋模型,简称假定,即,以为篇文档基于概率主题模型的物联网服务发现原稿带箭头的直线表明随机变量之间的依靠联系矩形框表明重复,右下角的字母表明重复次数关于给定的文档集,模型的练习就是估量文档会集文档主题散布和主题词散布,可以运用办法来估量参数表和模型的文档数据集作为主题模型的练习集,以取得个具有较高质量的主题模型其次,针对模型练习需求耗费很多时刻的问题,我们提出运用非参数贝叶斯主题模型进行效劳文本主题建模,然后无需调整主题参数,很多缩短模型练习时刻最后,我们提出了可以起支撑享这个主题,但每篇文档具有不同的主题散布假定已知文档集包括个主题,文档中的主题散布由参数决议......”。

9、“.....其间,带阴影的圆圈表明可观测变量不带阴影的圆圈表明躲藏变量隐含主题仅选用效劳语料库作为的练习数据集,规划较小,难以取得个高质量的主题模型,然后很难提取效劳文本的真实隐含主题为了得到适用于特定运用场景的主题模型,需求精心选择主题参数,练习多个具有不同值的主题模型,比较耗时没有考虑物联网中似效劳集,以加快效劳发现和减小资源耗费提出种用于物联网效劳发现的混合语义效劳匹配办法该办法运用隐含狄利克雷散布,简称。学习效劳的隐含主题,并经过核算效劳与效劳恳求的主题类似度断定候选效劳集然后,进步选用逻而言,构建个高效实时的轻量级语义效劳发现办法至关重要在详细的物联网效劳发现办法方面,首要从减小设备资源耗费的角度出发,评论了两种适用于设备效劳的轻量级效劳描绘模型,并给出了相应的效劳发现办法首要,依据效劳恳求的类别断定候选类似效劳集然后......”。