社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法

摘要：

随着Web服务技术的发展,越来越多的社区引入了Web服务.为了更好地满足用户的要求,本文提出了一种为社区用户推荐服务的方法CWSR.CWSR首先对服务质量即QoS给出了定量的测算,然后通过解析服务的WSDL文档提取出服务关键字,计算社区与服务关键字的相似性从而获得服务对社区的相关度,最后结合两者与历史评分数据训练得出某特殊社区的推荐模型,根据该模型预测其它服务对于该社区的推荐指数.实验表明,本文提出的方法具有比以往方法更优的推荐质量.

关键词：Web服务、社区、服务质量、相似度、服务推荐

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金项目20100141120050

在线出版日期：2012-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：150-155