基于组合历史的交互式服务推荐方法

摘要：

随着服务种类和数量的飞速增长,如何发现满足用户需求的服务成为亟待解决的关键问题之一.服务推荐技术被认为是解决服务资源过载问题的有效方法之一.但是,现有的服务推荐方法存在数据难以获取和未考虑所推荐服务的可用性及与已有服务的可组合性等问题.有鉴于此,提出了一种基于服务组合历史的交互式服务推荐方法.该方法使用隶属网抽象服务组合历史(复合服务、原子服务及他们之间的隶属关系),通过单模投影获取服务间的组合关系,并利用骨干网挖掘过滤无效的服务组合关系;使用度和度分布分析服务的使用模式;考虑服务的失效问题,并根据服务的不同使用场景提出了相应的服务推荐算法.最后,使用ProgrammableWeb网站提供的真实服务数据验证了所提方法的正确性和有效性.

关键词：服务推荐、服务网络、骨干网挖掘、k-核分解、复杂网络

所属期刊栏目：55

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202048,61273216,61402406;浙江省自然科学基金项目LY15F020004This work was supported by the National Natural Science Foundation of China61202048,61273216,61402406;the Natural Science Foundation of Zhejiang Province of ChinaLY15F020004

在线出版日期：2018-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：613-628