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針對物聯網中服務數量的大規(guī)模性、服務描述的異構性以及設備服務的資源高度受限性和移動性等特點，提出了一種基于概率主題模型的物聯網服務發(fā)現方法．該方法的主要特點是：1）利用英文Wikipedia構建高質量的主題模型，并對類似短文本的服務文本描述進行語義擴充，使主題模型能夠更有效地估計服務文本描述的隱含主題；2）提出利用非參數主題模型學習服務文本的隱含主題，降低模型訓練時間；3）利用服務隱含主題對服務進行自動分類和文本相似度計算，快速減少服務匹配數量，加速服務文本相似度計算；4）提出能夠同時支持WSDL-based和RESTful兩種物聯網服務的signature匹配算法．實驗結果表明：與現有的物聯網服務發(fā)現方法相比，該方法的準確率（precision）和歸一化折損累積增益（NDCG）都有較大幅度的提高．
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