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摘要:
Web服务质量的评价是指导Web服务的选取与组合的主要手段[1],而目前的Web服务评价模型采用与服务领域无关的评价因子来评价服务,不能全面衡量服务使用者对Web服务质量的要求.该文用基于语义的方法描述Web服务评价模型,支持动态定制不同领域的服务评价因子,同时利用Web服务在使用过程中产生的知识以及领域专家的领域知识交互计算评价因子的权重分布.实验证明,该模型的评价结果优于其它评价模型的评价结果,并且采用交互算法的准确率比仅采用机器学习算法或仅使用先验知识的准确率提高10%以上.该模型可应用于Web服务管理系统、Web服务选取和Web服务合成引擎等Web服务应用系统中.
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文献信息
篇名 领域自适应的Web服务评价模型
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 Web服务 评价模型 机器学习 先验知识
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 服务描述及服务语义
研究方向 页码范围 514-523
页数 10页 分类号 TP3
字数 12137字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2005.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王克宏 清华大学计算机科学与技术系 69 887 16.0 28.0
2 李涓子 清华大学计算机科学与技术系 62 1193 19.0 33.0
3 杨文军 清华大学计算机科学与技术系 4 121 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
Web服务
评价模型
机器学习
先验知识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
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