基于关联推荐的Web服务组合优化

摘要：

为实现基于历史知识与规则的Web服务组合优化,对于待解决的特定任务和问题,提出了一种Web服务组合优化方法.这种方法把Aprior算法应用于Web服务组合,通过挖掘历史日志中Web服务的关联规则,计算各种历史Web服务组合方案的支持度,生成针对当前问题的频繁项集,并可根据每种组合的置信度,动态地自动选取合适的Web服务,产生推荐的Web服务组合方案.这种方法可应用于流程管理、智能规划等领域.

关键词：Web服务组合、数据挖掘、Aprior算法、关联规则、频繁集

所属期刊栏目：14

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东高校省级重点平台和重大科研项目2015KQNCX242;广东省教育科学"十二五"规划教育信息技术研究项目15JXN044;广东开放大学科研项目1715

在线出版日期：2019-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13