Sammanfattning av denna webbsida: QoS-baserad webbtjänstrekommendation är en viktig teknik för att välja lämpliga tjänster för användare. I detta dokument strävar vi efter att uppnå överlägsen rekommendationsnoggrannhet genom att utnyttja de kända QoS-rapporterna. För att uppnå detta mål använder vi klusteralgoritm och Matrix Factorisation-modell (MF) och föreslår ett samarbetsramverk för webbtjänstrekommendationer. Med hjälp av klusteralgoritmen samlar vi användare och tjänster i olika kluster baserat på deras QoS-register, och identifierar liknande klustercenter för varje användare och varje tjänst. Vi föreslår två klusterutökade MF-modeller, dvs. tjänsteklustringsutökad MF-modell (SC-EMF) och användarklustringutökad MF-modell (UC-EMF). I båda modellerna förutsägs QoS-värdena av två delar. Den ena är yrkeserfarenheten hos måltjänsten eller användaren, och den andra är den hos liknande centrum. De experimentella resultaten visar hur effektiva våra modeller är. Nyckelord: servicerekommendation; QoS-förutsägelse; matrisfaktorisering; klusterbildning; ensemblemodeller; samarbetsram.
Följaktligen är de tidigare QoS-värden som erhållits från liknande kluster sammansmälta för att uppnå det förutsedda värdet REF.
A collaborative framework of web service recommendation with clustering-extended matrix factorisation
{'venue': 'IJWGS', 'journal': 'IJWGS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}