基于二部圖的服務(wù)推薦算法研究
本文選題:服務(wù)計(jì)算 切入點(diǎn):兼容性 出處:《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年S2期
【摘要】:通過(guò)考慮Web服務(wù)的兼容性,提出了一個(gè)基于二部圖的服務(wù)推薦方法(BIGSIR).BIGSIR方法將Web服務(wù)及服務(wù)之間的關(guān)系抽象成一個(gè)二部圖,并基于二部圖為用戶推薦合適的Web服務(wù);使用myExperiment上的工作流服務(wù)和Web服務(wù)的真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證方法的有效性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:除了一些孤立Web服務(wù)結(jié)點(diǎn)和工作流結(jié)點(diǎn),執(zhí)行BIGSIR方法的平均排名都在0.184~0.281之間,與GRM方法相比具有更好的推薦性能,同時(shí)還揭示了影響算法性能的因素;針對(duì)當(dāng)歷史使用信息不充分時(shí)算法的推薦效果不佳的情況,也提出了相應(yīng)的擬解決方案.
[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.
【作者單位】: 浙江工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢大學(xué)軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202200)
【分類號(hào)】:TP393.09
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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6 梁莘q,
本文編號(hào):1657504
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