基于频繁子图挖掘的数据服务Mashup推荐

• 作者: 张仲妹 张赛 王桂玲 韩燕波
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据服务 频繁子集 gSpan算法 Mashup 推荐系统
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 263-269
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.03.018

摘要

该文基于大量用户的数据服务Mashup方案历史记录，通过将其构造成图并进行频繁子图挖掘，形成包含数据服务关联关系的知识库，提出一种能够根据用户选取的数据服务推荐后续数据服务列表的推荐算法。在构建知识库的过程中考虑数据服务后续的一元操作，提出了数据操作单元的概念，方便分析数据服务之间的关联关系，并采用了gSpan算法来挖掘数据服务的频繁子集。最后通过Yahoo！ Pipes以及模拟数据集验证，该方法能够在用户创建数据服务Mashup的过程中有效快速地推荐数据服务。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂玲	北方工业大学云计算研究中心	13	56	3.0	7.0
2	韩燕波	北方工业大学云计算研究中心	29	157	9.0	11.0
3	张赛	北方工业大学云计算研究中心	4	1	1.0	1.0
4	张仲妹	天津大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0