面向服务聚类的短文本优化主题模型

为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.