基于张量分解的动态Web服务推荐

摘要：

在服务计算领域中,为了能够在大量具有相同功能的Web服务以及API等数据资源中选择适合用户的服务和接口,提出了服务推荐系统.当前常用的基于服务质量(QoS)的服务推荐系统所采用的模型假定服务的QoS值恒定不变,是一种由服务和用户的二元关系构成的二维静态模型.针对实际应用中,QoS是受到多种因素影响的变量这一问题,提出了一种可以描述多个影响QoS因素的张量模型,并利用张量分解算法来对服务推荐算法进行了改进.实验结果表明:提出的基于张量分解的服务推荐算法与6种现有算法相比较,预测服务的QoS值的绝对平均误差(MAE)不同程度地降低了20％ ～ 50％,并且所建模型能够描述更多的影响因素,从而可对服务进行动态推荐.

关键词：服务计算、服务质量、推荐系统、协同过滤、张量分解

所属期刊栏目：42

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1892-1902