社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法

J4 ›› 2012, Vol. 34 ›› Issue (10): 150-155.

社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法

曹德强，李瑞远，李志浩，聂文汇，洪亮

（武汉大学计算机学院，湖北武汉 430072）

收稿日期:2012-04-25 修回日期:2012-07-10 出版日期:2012-10-25 发布日期:2012-10-25
基金资助:
高等学校博士学科点专项科研基金项目（20100141120050）

An Approach for Web Service Recommendationin Community Based on QoS and Similarity

CAO Deqiang,LI Ruiyuan,LI Zhihao,NIE Wenhui,HONG Liang

（School of Computer Science,Wuhan University,Wuhan 430072,China）

Received:2012-04-25 Revised:2012-07-10 Online:2012-10-25 Published:2012-10-25

摘要/Abstract

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

Abstract:

With the development of Web service technology,more and more Web services are taken into practice in online communities.In order to better meet customers' requirements,a solution CWSR for recommending the optimal service to community users is proposed.First of all,the paper gives a quantitative measurement for the Quality of Service (QoS),extracts services description from the WSDL document and calculates community and service keywords similarity.Finally,a web service recommendation model is proposed by combining the QoS and similarity with the history results.According to that model,the most appropriate service will be recommended to the appropriate users of community.Experiments show that our method makes the recommended services can better meet the needs of the community users.

Key words: Web service;community;QoS;similarity;service recommendation

曹德强，李瑞远，李志浩，聂文汇，洪亮. 社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法[J]. J4, 2012, 34(10): 150-155.

CAO Deqiang,LI Ruiyuan,LI Zhihao,NIE Wenhui,HONG Liang. An Approach for Web Service Recommendationin Community Based on QoS and Similarity[J]. J4, 2012, 34(10): 150-155.

[1]	李世杰, 刘阳, 唐晋韬, 郄航. 基于孤立集分区的并行Louvain社区发掘算法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(04): 621-633.
[2]	汪晓洁, 侯小静, 徐春, 张蕾. 具有网络结构适应性的社交网络影响最大化方法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(04): 667-676.
[3]	田永红, 章钧津, 宋哲煜. 结合噪声数据增强的蒙汉伪平行语料库的构造[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(04): 751-760.
[4]	蔡发鹏, 冯骥, 杨德刚, 陈仲尚. 基于自然邻域图划分的层次聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(02): 370-380.
[5]	郭兴君, 李晓红, 史婉媱, 高文超. 融合模体感知和图Transformer编码的社区检测[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(11): 2081-2090.
[6]	徐捷, 邵玉斌, 杜庆治, 龙华, 马迪南. 结合混合特征提取与深度学习的长文本语义相似度计算[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(08): 1513-1520.
[7]	贾康, 李晓楠, 李冠宇. 一种基于自适应结构感知池化图匹配的图相似度计算模型[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(11): 1999-2007.
[8]	闫彩瑞, 马慧芳, 李青青. 基于谱图小波的多尺度社区搜索方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(06): 1106-1115.
[9]	赵琰, 金柳, 马慧芳, 苏变萍, 高玮蔚. 面向二分网络的谱近似社区搜索方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(04): 743-750.
[10]	钟昊, 陈卫东. 一般图中的最小概要表示集问题[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(01): 113-118.
[11]	罗嫚玲, 林海, 刘威. 低层人工拣货仓库货位优化问题研究[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(10): 1832-1843.
[12]	朱正东, 吴寅超, 胡亚红, 蒋家强. 基于LSTM的集群用户作业执行时间预测模型[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1331-1341.
[13]	袁野, 廖薇. 基于多重相关信息交互的文本相似度计算方法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(07): 1313-1320.
[14]	昌阳, 马慧芳, . 基于染色随机游走的可重叠社区发现[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(05): 834-844.
[15]	陈健鹏, 陈剑, 佘祥荣, 水新莹, 陈刚. 混合神经网络模型与注意力机制的地址匹配算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(05): 901-909.