文献类型：期刊文章

作　　者：张雪洁[1,2] 王志坚[2] 张伟建[3]

机构地区：[1]南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京210016 [2]河海大学计算机与信息学院,南京210098 [3]河海大学远程与继续教育学院,南京210098

出　　处：《计算机科学与探索》

基　　金：国家科技支撑计划项目Nos.2013BAB05B01;2013BAB06B04;中央高校基本科研业务费专项资金No.2013B16114;河海大学淮安研究院开放基金No.2014502512~~

年　　份：2015

卷　　号：9

期　　号：5

起止页码：565-574

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究,提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量(quality of service,Qo S)数据和主观离散的评价数据,采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量,并对用户的期望、评分和服务的Qo S信息进行了量化描述。此外,设计了Web服务推荐框架,实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明,与主流的推荐算法相比,所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。

关 键 词：WEB服务 聚类 服务质量预测  个性化 推荐  

分 类 号：TP391]