基于二部图的服务推荐算法研究

被引：6

作者：

姜波 ^{[1
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]}

张晓筱 ^{[1
]}

潘伟丰 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 浙江工商大学计算机与信息工程学院

[2] 浙江大学计算机科学与技术学院

[3] 武汉大学软件工程国家重点实验室

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2013年 / S2期

关键词：

服务计算; 兼容性; Web服务推荐; 二部图; 历史信息;

D O I：

10.13245/j.hust.2013.s2.015

中图分类号：

TP393.09 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

通过考虑Web服务的兼容性,提出了一个基于二部图的服务推荐方法（BIGSIR）.BIGSIR方法将Web服务及服务之间的关系抽象成一个二部图,并基于二部图为用户推荐合适的Web服务;使用myExperiment上的工作流服务和Web服务的真实数据来验证方法的有效性.实验结果表明:除了一些孤立Web服务结点和工作流结点,执行BIGSIR方法的平均排名都在0.184;.281之间,与GRM方法相比具有更好的推荐性能,同时还揭示了影响算法性能的因素;针对当历史使用信息不充分时算法的推荐效果不佳的情况,也提出了相应的拟解决方案.

引用

页码：93 / 99

页数：7

共 6 条

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