潘伟丰¹,姜波¹,李兵²,胡博³,宋贝贝¹

¹(浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 310018); ²(武汉大学计算机学院 武汉 430072); ³(金蝶国际软件集团金蝶研究院 广东深圳 518057) (wfpan1982@163.com)

出版日期: 2018-03-01


基金资助:国家自然科学基金项目(61202048,61273216,61402406)；浙江省自然科学基金项目(LY15F020004)

Interactive Service Recommendation Based on Composition History

Pan Weifeng¹, Jiang Bo¹, Li Bing², Hu Bo³, Song Beibei¹

¹(School of Computer and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018); ²(School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072); ³(Kingdee Research, Kingdee International Software Group Co. Ltd, Shenzhen, Guangdong 518057)

Online: 2018-03-01

摘要/Abstract

摘要： 随着服务种类和数量的飞速增长,如何发现满足用户需求的服务成为亟待解决的关键问题之一.服务推荐技术被认为是解决服务资源过载问题的有效方法之一.但是,现有的服务推荐方法存在数据难以获取和未考虑所推荐服务的可用性及与已有服务的可组合性等问题.有鉴于此,提出了一种基于服务组合历史的交互式服务推荐方法.该方法使用隶属网抽象服务组合历史(复合服务、原子服务及他们之间的隶属关系),通过单模投影获取服务间的组合关系,并利用骨干网挖掘过滤无效的服务组合关系;使用度和度分布分析服务的使用模式;考虑服务的失效问题,并根据服务的不同使用场景提出了相应的服务推荐算法.最后,使用ProgrammableWeb网站提供的真实服务数据验证了所提方法的正确性和有效性.

参考文献

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