基于混合协同过滤的个性化Web服务推荐

• 作者: 张伟建 张雪洁 王志坚
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: Web服务 聚类 服务质量预测 个性化 推荐
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 系统软件与软件工程
• 页码范围: 565-574
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6708字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1412034

摘要

随着网络上Web服务的不断增加，Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究，提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量（quality of service，QoS）数据和主观离散的评价数据，采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量，并对用户的期望、评分和服务的QoS信息进行了量化描述。此外，设计了Web服务推荐框架，实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明，与主流的推荐算法相比，所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志坚	河海大学计算机与信息学院	212	2079	22.0	37.0
2	张雪洁	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	11	56	4.0	7.0
6	张伟建	河海大学远程与继续教育学院	6	29	3.0	5.0