基于标签推荐的Mashup服务聚类

• 作者: 何鹏 李兵 熊伟 黄媛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: Mashup 标签 推荐 聚类
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 软件与数据库技术
• 页码范围: 167-171
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 5386字
• 语种: 中文

摘要

聚类Web服务能大大提高Web服务搜索引擎检索相关服务的能力.ProgrammableWeb.com是一个很流行的在线社会Mashup网站.作为基于Web的应用程序,Mashup本质上是开发者提供的Web服务.结合Mashup服务的描述文档和相应标签提出一种新颖的Mashup服务聚类的方法,此外还提出一种标签推荐的方法来改进服务聚类的性能.实验结果表明,基于标签推荐的服务聚类方法的聚类精度比其他两种实验方法要高,说明提出的标签推荐策略有效扩充了标签数较少的Mashup服务,从而带来更多相关标签信息,因而聚类效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵	武汉大学软件工程国家重点实验室	106	943	14.0	27.0
10	熊伟	武汉大学软件工程国家重点实验室	123	1014	19.0	30.0
14	何鹏	武汉大学软件工程国家重点实验室	27	147	6.0	11.0
18	黄媛	武汉大学软件工程国家重点实验室	7	29	3.0	5.0