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摘要:
服务的批量推荐在服务计算领域具有巨大的应用前景.然而,针对动态变化的大规模在线用户,如何实现时序范围内最具稳定性服务集合批量推荐,仍然是一个极具挑战的技术问题.提出一种新的服务集推荐算法,它采用回溯法挑选出满足潜在用户需求的服务集,并着重考虑用户在线状态的实时变化,通过服务集与用户集的动态竞争优化,最终挖掘出时序范围内稳定满足最多用户需求的服务集.为验证提出算法的合理性和有效性,利用WS-DREAM的真实数据集,进行了一系列实验.实验结果表明,提出的算法能够有效发现系统中时序范围最稳定满足用户需求的服务集合,从而达到利益最大化.
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文献信息
篇名 时序范围最具稳定性服务集推荐算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 时序范围 最具稳定性 服务集推荐 个性化服务 反向Top-k查询 背包问题
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号 TP18
字数 5862字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1602-0046
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 曾承 武汉大学软件工程国家重点实验室 28 194 9.0 12.0
2 王甜 武汉大学软件工程国家重点实验室 9 36 3.0 5.0
3 钱汐 武汉大学软件工程国家重点实验室 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
时序范围
最具稳定性
服务集推荐
个性化服务
反向Top-k查询
背包问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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