基于BTM的物联网服务发现方法

物联网服务的发现是物联网系统中至关重要的一环，目标是高效准确地匹配符合需求的服务。然而，物联网服务通常较短且特征稀疏，传统的主题模型难以在这种情况下构建有效的聚类，导致服务匹配效果差。为此，提出了一种基于BTM（Biterm Topic Model）的物联网服务发现方法，专门短文本和特征稀疏问题。

BTM通过挖掘物联网服务的隐含主题，利用二元组技术，能够在特征稀疏的环境下有效提取潜在主题。该方法通过对服务文本中的二元组进行建模，发现服务文本内在的关联性，进而推导出每个服务文档的主题分布。随后，通过全局主题分布和主题-词分布推算出服务文档与各个主题的概率关系，为后续聚类了重要依据。

聚类环节采用k-means算法，该无监督学习方法能够有效将相似服务归类，提高匹配效率和精度。实验表明，基于BTM的聚类方法相较于传统的HDP（Hierarchical Dirichlet Process）和LDA-K（Latent Dirichlet Allocation with a Known Number of Topics）方法，能够显著提高Precision和NDCG指标，提升服务发现的准确度和效果。

该方法通过改进的主题建模技术，是针对短文本的BTM模型，在物联网环境中能够更精准地发现符合需求的服务。通过这种方法，物联网服务的发现能够变得更加智能与高效，对提升物联网系统的服务计算与信息能力具有重要意义。