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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118984332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410680815.2，技术领域涉及：H04L67/51；该发明授权一种基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法是由李孝斌;苟堃耀;尹超;江沛设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法，包括：通过LDA算法构建领域服务聚类模型并进行训练；获取包含微服务描述文档的微服务集并输入训练好的领域服务聚类模型中，输出所有微服务主题的特征词列向量；获取包含规则描述文档的规则集并输入训练好的领域服务聚类模型中，输出所有规则主题的特征词列向量；通过计算微服务与规则主题的特征词列向量相似度来匹配与微服务语义近似的规则，生成备选规则集；基于备选规则集结合设置的规则约束生成规则链，通过规则链的消息事件触发实现微服务的发现和动态筛选。本发明通过将LDA和规则链相结合，可以充分利用制造微服务的语义信息和规则约束，实现制造微服务的精准发现和动态筛选。

本发明授权一种基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法在权利要求书中公布了：1.基于LDA和规则链的制造微服务发现与动态筛选方法，其特征在于，包括： S1：通过LDA算法构建领域服务聚类模型，并对领域服务聚类模型进行训练求解； 步骤S1中，领域服务聚类模型的输入为描述文档，输出为描述文档的文档‑主题概率分布和主题‑特征词概率分布； 领域服务聚类模型基于输入的描述文档集合生成由特征词构成的重构文档集合，其中重构文档与描述文档一致的联合概率分布P表示为： 式中：P为联合概率分布，表示通过领域服务聚类模型生成的重构文档与描述文档一致的概率；表示对每个描述文档J计算其主题分布参数θJ的概率，M为文档数； 表示对每个主题I计算其特征词分布参数的概率；K为主题数； 表示对每个描述文档j的每个位置t计算其主题Zj,t的概率； 表示对每个描述文档j的每个位置t计算其特征词Wj,t的概率； S2：获取包含若干微服务描述文档的微服务集并输入领域服务聚类模型中，输出所有微服务的主题‑特征词概率分布，进而构建微服务主题的特征词列向量； S3：获取包含若干规则描述文档的规则集并输入领域服务聚类模型中，输出所有规则的主题‑特征词概率分布，进而构建规则主题的特征词列向量； S4：通过计算微服务主题与规则主题的特征词列向量相似度来匹配与微服务语义近似的规则，进而筛选出满足条件的规则并将其放入备选规则集中； S5：基于备选规则集结合设置的规则约束生成规则链，通过规则链的消息事件触发机制实现微服务的发现和动态筛选； 步骤S5中，规则约束包括层间关系约束，其中层间关系约束考虑规则优先层级的层数； 在生成规则链时，按通用层级、主题层级、用户自定义层级的优先级顺序依次链接备选规则集中的规则； 步骤S5中，规则约束包括层内关系约束，其中层内关系约束考虑规则的前置规则集PR、冲突规则集CR与后置规则集SR； 在生成规则链时，层内规则链RC应当满足下式所描述的关系： 式中：RNq∈RNq+1.PR∪RNq+1∈RNq.SR表示前一个规则在后续规则的前置规则集中，或是后一个规则在之前规则的后置规则集中；表示两个规则都不在对方的冲突规则集中；RN表示原子规则。

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