植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法

• 作者: 周朕 张拥华 曾凡仔 李原
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 引导 层次聚类 Mashup 标签 服务推荐
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 424-427
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.024

摘要

针对传统Mashup服务推荐算法在关键字聚合搜索和网络构建等方式中计算复杂度过高的问题,提出一种基于语义标签的植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法.首先,为提高聚类算法的收敛精度,提高算法运行效率来满足大型数据搜索对算法简化的需求,采用数据预处理和植入易于获取具有代表性的样本数据对聚类进行引导,防止层次聚类算法顶层集分类失败导致的算法聚类失败;其次,利用改进的聚类算法结合实际的Mashup服务数据库,设计了植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法.最后,通过仿真对比表明,基于语义的植入式半监督层次聚类Mashup服务推荐算法的精度要好于对比算法,验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张拥华		23	34	3.0	5.0
2	曾凡仔	湖南大学信息科学与工程学院	29	216	8.0	14.0
3	李原		3	3	1.0	1.0
4	周朕		14	26	2.0	5.0