本发明专利技术提出一种服务候选集内候选服务的缩减方法和装置，其中，方法包括：获取目标服务的候选集，目标服务的候选集内包括多个候选服务；获取目标服务的候选集内每一个候选服务的服务属性；获取与多个候选服务对应的k个初始质心；根据k个初始质心和服务属性对所述多个候选服务聚类计算，获取与k个初始质心对应的k个服务簇，并确定与每个服务簇对应的目标质心；根据预设服务属性条件和目标质心对k个服务簇中的所有候选服务筛选，获取目标服务。装置包括：第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、第四获取模块和第五获取模块，用于实现上述方法。本发明专利技术的方法和装置能够缩减候选服务集中候选服务的数量。务集中候选服务的数量。务集中候选服务的数量。
【技术实现步骤摘要】
服务候选集内候选服务的缩减方法和装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种服务候选集内候选服务的缩减方法和装置。
技术介绍
[0002]在跨平台科技资源集成和服务协同中，系统要汇集数以亿计的科技资源和海量的科技服务。每个科技服务往往由多个候选服务组成，系统首先通过服务需求查找候选服务列表，在通过需求-服务匹配算法，获取服务组合后形成最终的服务方案。
[0003]相关技术中，在进行需求-服务匹配时，例如，给定按照服务需求，抽象出7个原子服务，每个原子服务相对应的候选集中候选服务数量为1000，那么需求-服务可行解的数量为10007，候选服务组合选择过多并包括大量冗余服务。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种服务候选集内候选服务的缩减方法，包括：获取目标服务的候选集，所述目标服务的候选集内包括多个候选服务；获取所述目标服务的候选集内每一个候选服务的服务属性；获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，其中，k为大于1的自然数；根据所述k个初始质心和所述服务属性对所述多个候选服务聚类计算，获取与所述k个初始质心对应的k个服务簇，并确定与每个所述服务簇对应的目标质心；根据预设服务属性条件和所述目标质心对所述k个服务簇中的所有候选服务筛选，获取目标服务。
[0006]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减方法的一个示例性实施例中，在所述获取目标服务之前，还包括：<br/>[0007]根据服务属性对筛选后的候选服务再次进行筛选。
[0008]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减方法的一个示例性实施例中，所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心之前，还包括：
[0009]获取类内凝聚度和类间分离度，并根据式1确定聚类评比值，最大聚类评值对应的聚类数目为与所述多个候选服务对应的初始质心的个数k，所述式1为：
[0010]其中，
[0011]k为所选聚类数目，CH(k)为多个候选服务在k个聚类数目下的聚类评比值，SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，SS
B
为多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，n为多个候选服务的个数。
[0012]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减方法的一个示例性实施例中，所述获取类内凝聚度，包括：
[0013]通过式2获取类内凝聚度，所述式2为：
[0014]其中，
[0015]SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，x为候选服务，z
i
为第i类候选服务的初始质心，C
i
为被划分的第i类。
[0016]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减方法的一个示例性实施例中，所述获取类间分离度，包括：
[0017]通过式3获取类间分离度，所述式3为：
[0018]其中，
[0019]SS
B
为多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，z
i
为第i类候选服务的初始质心，z为所有候选服务的质心，n
i
为第i类下候选服务的个数。
[0020]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减方法的一个示例性实施例中，所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，包括：
[0021]通过式4生成一个初始质心，再通过式5生成另一个初始质心，重复通过式4和式5生成初始质心，直到生成第k个初始质心，所述式4为：
[0022][0023]所述式5为：
[0024][0025]其中，i为候选服务分类的序号X
i
为一个初始质心，为远离X
i
的另一个初始质心，L为伪随机序列且0≤L≤1，为所有候选服务服务属性的最大值，X为所有候选服务服务属性的最小值。
[0026]本专利技术的第二个目的在于提出一种服务候选集内候选服务的缩减装置。包括：第一获取模块，用于获取目标服务的候选集，所述目标服务的候选集内包括多个候选服务；第二获取模块，用于获取所述目标服务的候选集内每一个候选服务的服务属性；第三获取模块，用于获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，其中，k为大于1的自然数；第四获取模块，用于根据所述k个初始质心和所述服务属性对所述多个候选服务聚类计算，获取与所述k个初始质心对应的k个服务簇，并确定与每个所述服务簇对应的目标质心；第五获取模块，用于根据预设服务属性条件和所述目标质心对所述k个服务簇中的所有候选服务筛选，获取目标服务。
[0027]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减装置的一个示例性实施例中，在所述获取目标服务之前，所述第五模块还用于根据服务属性对筛选后的候选服务再次进行筛选。
[0028]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减装置的一个示例性实施例中，在所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心之前，所述第三获取模块，还用于获取类内凝聚度和类间分离度，并根据式1确定聚类评比值，最大聚类评值对应的聚类数目为与所述多个候选服务对应的初始质心的个数k，所述式1为：
[0029]其中，
[0030]k为所选聚类数目，CH(k)为多个候选服务在k个聚类数目下的聚类评比值，SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，SS
B
为多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，n为候选服务的个数。
[0031]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减装置的一个示例性实施例中，所述第三模块还包括第一获取单元，用于通过式2获取类内凝聚度，所述式2为：
[0032]其中，
[0033]SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，x为候选服务，z
i
为第i类候选服务的质心，C
i
为被划分的第i类。
[0034]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减装置的一个示例性实施例中，所述第三模块还包括第二获取单元，用于通过式3获取类间分离度，所述式3为：
[0035]其中，
[0036]SS
B
多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，z
i
为第i类候选服务的质心，z为所有候选服务的质心，n
i
为第i类下候选服务的个数。
[0037]在本专利技术的服务候选集内候选服务的缩减装置的一个示例性实施例中，所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，包括：
[0038]通过式4生成一个初始质心，再通过式5生成另一个初始质心，重复通过式4和式5生成初始质心，直到生成第k个初始质心，所述式4为：
[0039][0040]所述式5为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，包括：获取目标服务的候选集，所述目标服务的候选集内包括多个候选服务；获取所述目标服务的候选集内每一个候选服务的服务属性；获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，其中，k为大于1的自然数；根据所述k个初始质心和所述服务属性对所述多个候选服务聚类计算，获取与所述k个初始质心对应的k个服务簇，并确定与每个所述服务簇对应的目标质心；根据预设服务属性条件和所述目标质心对所述k个服务簇中的所有候选服务筛选，获取目标服务。2.根据权利要求1所述的服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，在所述获取目标服务之前，还包括：根据服务属性对筛选后的候选服务再次进行筛选。3.根据权利要求1所述的服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心之前，还包括：获取类内凝聚度和类间分离度，并根据式1确定聚类评比值，最大聚类评值对应的聚类数目为与所述多个候选服务对应的初始质心的个数k，所述式1为：其中，k为所选聚类数目，CH(k)为多个候选服务在k个聚类数目下的聚类评比值，SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，SS
B
为多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，n为多个候选服务的个数。4.根据权利要求3所述的服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，所述获取类内凝聚度，包括：通过式2获取类内凝聚度，所述式2为：其中，SS
W
为多个候选服务在k个聚类数目下的类内凝聚度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，x为候选服务，z
i
为第i类候选服务的质心，C
i
为被划分的第i类。5.根据权利要求3所述的服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，所述获取类间分离度，包括：通过式3获取类间分离度，所述式3为：其中，SS
B
为多个候选服务在k个聚类数目下的类间分离度，k为所选聚类数目，i为候选服务分类的序号，z
i
为第i类候选服务的初始质心，z为所有候选服务的质心，n
i
为第i类下候选服务的个数。6.根据权利要求1所述的服务候选集内候选服务的缩减方法，其特征在于，所述获取与所述多个候选服务对应的k个初始质心，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵亚茹，张树东，周丽娟，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：
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