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时序范围最具稳定性服务集推荐算法  
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【英文篇名】 Most stably continuous service set recommend algorithm in changing time
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【作者】 钱汐; 曾承; 王甜;
【英文作者】 QIAN Xi; ZENG Cheng; WANG Tian; State Key of Laboratory of Software Engineering; Wuhan University;
【作者单位】 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 时序范围; 最具稳定性; 服务集推荐; 个性化服务; 反向Top-k查询; 背包问题;
【英文关键词】 changing time; most stably demand; service recommendation; personalization service; reverse Top-k query; knapsack problem;
【摘要】 服务的批量推荐在服务计算领域具有巨大的应用前景。然而,针对动态变化的大规模在线用户,如何实现时序范围内最具稳定性服务集合批量推荐,仍然是一个极具挑战的技术问题。提出一种新的服务集推荐算法,它采用回溯法挑选出满足潜在用户需求的服务集,并着重考虑用户在线状态的实时变化,通过服务集与用户集的动态竞争优化,最终挖掘出时序范围内稳定满足最多用户需求的服务集。为验证提出算法的合理性和有效性,利用WSDREAM的真实数据集,进行了一系列实验。实验结果表明,提出的算法能够有效发现系统中时序范围最稳定满足用户需求的服务集合,从而达到利益最大化。
【英文摘要】 Batch service recommendation has a great application prospect in Service Computing area. However, how to adapt to the frequent changes of the large-scale online user demand to dynamically recommend the most stable service collection is still a challenging technical problem. This paper presents a new recommendation algorithm of services, which uses backtracking to choose determine the users which have some service target. The impact of time variation on user online state, to discover the best service set whi...
【更新日期】 2017-05-27
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1引言随着智能终端设备的普及,移动互联网已成为用户获取服务的主要渠道。然而海量服务弥漫于网络,互联网开始从信息泛滥扩展到服务泛滥。因此服务推荐作为一个新兴课题获得了众多研究者的关注。然而,现有研究大多倾向于从用户角度出发,而对服务提供者而言,如何将服务实时批量?

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