【摘要】：在服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域中,為了能夠在大量具有相同功能的Web服務(wù)以及API等數(shù)據(jù)資源中選擇適合用戶的服務(wù)和接口,提出了服務(wù)推薦系統(tǒng)。當(dāng)前常用的基于服務(wù)質(zhì)量(QoS)的服務(wù)推薦系統(tǒng)所采用的模型假定服務(wù)的QoS值恒定不變,是一種由服務(wù)和用戶的二元關(guān)系構(gòu)成的二維靜態(tài)模型。針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中,QoS是受到多種因素影響的變量這一問題,提出了一種可以描述多個(gè)影響QoS因素的張量模型,并利用張量分解算法來對(duì)服務(wù)推薦算法進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的基于張量分解的服務(wù)推薦算法與6種現(xiàn)有算法相比較,預(yù)測(cè)服務(wù)的QoS值的絕對(duì)平均誤差(MAE)不同程度地降低了20%~50%,并且所建模型能夠描述更多的影響因素,從而可對(duì)服務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)推薦。
[Abstract]:In the field of service computing, a service recommendation system is proposed in order to select services and interfaces suitable for users in a large number of Web services with the same functions and among data resources such as API. The current model of service recommendation system based on quality of service (QoS) assumes that the QoS of service is constant and is a two dimensional static model composed of binary relationship between service and user. In order to solve the problem that QoS is a variable affected by many factors in practical application, this paper presents a Zhang Liang model which can describe many factors affecting QoS, and improves the algorithm of service recommendation by the use of Zhang Liang decomposition algorithm. The experimental results show that compared with the six existing algorithms, the absolute average error (MAE) of the QoS value of the predicted services is reduced by 20% and 50% in varying degrees. And the model can describe more factors, so that the service can be dynamically recommended.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61370057) 國家“863”計(jì)劃(2012AA011203) 國家“973”計(jì)劃(2014CB340304)~~
【分類號(hào)】：TP391.3;TP393.09

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本文編號(hào)：2391637