本文選題：服務推薦　切入點：探索式服務組合　出處：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：探索式服務組合是針對復雜問題進行業(yè)務構造的一種服務計算模式,在這種半自動的服務組合環(huán)境下,準確高效的服務推薦技術是提升用戶業(yè)務構造體驗的重要方法.然而現(xiàn)有的主流服務推薦技術雖然對初始服務推薦具有很好的效果,但不適用于后繼服務的推薦.鑒于后繼服務的準確推薦對于用戶進行業(yè)務構造具有的重要影響,提出一種適用于后繼服務推薦的即時推薦方法,該方法首先利用Jaccard相似度算法和物質擴散算法對服務關聯(lián)度進行計算,然后基于關聯(lián)度來進行后繼服務推薦,并在此基礎上設計了單步和多步后繼服務推薦策略.最后,基于Programmable Web網站的真實數據實驗表明,本文提出的即時服務推薦方法能夠比較有效的應用于探索式服務組合場景.
[Abstract]:Exploratory service composition is a service computing model for complex problems. In this semi-automatic service composition environment, Accurate and efficient service recommendation technology is an important method to improve the experience of user service structure. However, the existing mainstream service recommendation technology has a good effect on initial service recommendation. However, it is not suitable for the recommendation of subsequent services. In view of the important influence of the accurate recommendation of subsequent services on the service structure of users, a real-time recommendation method is proposed, which is suitable for the recommendation of subsequent services. In this method, Jaccard similarity algorithm and material diffusion algorithm are used to calculate the correlation degree of service, and then, based on the correlation degree, the recommendation strategy of single-step and multi-step follow-up service is designed. The real data experiment based on Programmable Web website shows that the real-time service recommendation method proposed in this paper can be effectively applied to the exploratory service composition scenario.
【作者單位】： 中央財經大學信息學院;電子科技大學網絡與數據安全四川省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61602536,61273293,61309029)資助 北京市社會科學基金重點項目(16YJA001)資助 網絡與數據安全四川省重點實驗室開放課題基金 中央財經大學學科建設基金資助
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1574634