基于二部图的服务推荐算法研究

发布时间：2018-03-24 08:28

  本文选题：服务计算　切入点：兼容性　出处：《华中科技大学学报(自然科学版)》2013年S2期

【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0.184~0.281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.
[Abstract]:By considering the compatibility of Web services, this paper proposes a bipartite graph based service recommendation method, which abstracts the relationship between Web services and services into a bipartite graph, and recommends appropriate Web services for users based on bipartite diagrams. The validity of the method is verified by using the real data of workflow services and Web services on myExperiment. The experimental results show that except for some isolated Web service nodes and workflow nodes, the average ranking of executing BIGSIR methods is between 0.1844 and 0.281. Compared with the GRM method, it has better recommendation performance, and also reveals the factors that affect the performance of the algorithm. In view of the situation that the recommendation effect of the algorithm is not good when the historical information is not sufficient, the corresponding solution is also put forward.
【作者单位】： 浙江工商大学计算机与信息工程学院;浙江大学计算机科学与技术学院;武汉大学软件工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202200)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1657504