基于张量分解的动态Web服务推荐-中国学术期刊网络出版总库

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基于张量分解的动态Web服务推荐

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【英文篇名】	Dynamic Web service recommendation based on tensor factorization
【下载频次】	★★★★★
【作者】	张万才; 刘旭东; 郭晓辉;
【英文作者】	ZHANG Wancai; LIU Xudong; GUO Xiaohui; School of Computer Science and Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】	北京航空航天大学计算机学院;
【文献出处】	北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2016年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	服务计算; 服务质量; 推荐系统; 协同过滤; 张量分解;
【英文关键词】	service computing; quality of service; recommendation systems; collaborative filtering; tensor factorization;
【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。
【英文摘要】	In the area of Web service computing,in order to select a suitable service for users in a large number of Web services and API with the identical function,the issue of Web service recommendation is becoming more and more critical. At present,in the quality of service( Qo S) based service recommendation systems,the hypothesis of the system model is a two-dimensional static model which is composed of dyadic relationship between users and service interaction. However,in view of the practical application,the Qo...
【基金】	国家自然科学基金(61370057); 国家“863”计划(2012AA011203); 国家“973”计划(2014CB340304)~~
【更新日期】	2016-10-13
【分类号】	TP391.3;TP393.09
【正文快照】	网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20160324.0911.001.html引用格式:张万才,刘旭东,郭晓辉.基于张量分解的动态Web服务推荐[J].北京航空航天大学学报,2016,42(9):1892-1902.ZHANG W C,LIU X D,GUO X H.Dynamic Web service recommendation based on tensor fac

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