【摘 要】
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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m
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院,浙江杭州310018
【出 处】
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2013年第四届中国计算机学会服务计算学术会议
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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mExperiment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。
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