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领域自适应的Web服务评价模型
被引：42
作者：
杨文军
李涓子
王克宏
机构：
[1] 清华大学计算机科学与技术系
来源：
关键词：
Web服务;
评价模型;
机器学习;
先验知识;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393 [计算机网络];
学科分类号：
081201 ;
1201 ;
摘要：
Web服务质量的评价是指导Web服务的选取与组合的主要手段[1],而目前的 Web服务评价模型采用与服务领域无关的评价因子来评价服务,不能全面衡量服务使用者对 Web服务质量的要求.该文用基于语义的方法描述Web服务评价模型,支持动态定制不同领域的服务评价因子,同时利用Web服务在使用过程中产生的知识以及领域专家的领域知识交互计算评价因子的权重分布.实验证明,该模型的评价结果优于其它评价模型的评价结果,并且采用交互算法的准确率比仅采用机器学习算法或仅使用先验知识的准确率提高 10%以上.该模型可应用于Web服务管理系统、Web服务选取和Web服务合成引擎等Web服务应用系统中.
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页码：514 / 523
页数：10
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