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Titre: Classification Des Services Web en utilisant L’apprentissage Automatique
Auteur(s): Chanane, Abir
Cherouat, Manel
Zahra, Fatma Zohra ( Promotrice)
Mots-clés: Service web
Classification
Apprentissage profond
Auto-encodeur
Word2Vec
Apprentissage automatique
Date de publication: 2022
Editeur: Université Blida 1
Résumé: Comme toute technologie, les services Web suscitent beaucoup d'intérêt et promettent beaucoup d'avantages. Ils fournissent des fonctionnalités accessibles via des protocoles réseau standard, et pour organiser un ensemble de services web selon des critères de classe et de similitude fonctionnelle, nécessitant le processus de classification des services Web. Elle peut permettre de faciliter, d’optimiser, d’automatiser l’efficacité et l’efficience des processus de découverte. Ce travail consiste à classifier automatiquement les services web en plusieurs catégories par un modèle d’apprentissage automatique profond. En effet, Nous avons utilisé Word2Vec qui est un ensemble de modèles d'intégration pour convertir le mot en un vecteur, Nous avons également utilisé les Auto-encodeurs adaptés à la classification. Le modèle de classification des web services proposé était testé sur le jeu de données disponible et les résultats ont montré son efficacité par rapport certaines solutions proposées dans la littérature. Mots clés: Service web, Classification, Apprentissage profond, Auto-encodeur, Word2Vec, Apprentissage automatique.
Description: ill., Bibliogr. Cote: ma-004-906
URI/URL: https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/22453
Collection(s) :Mémoires de Master

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