ABSTRACT Spurred by service computing and cloud computing, ett ökande antal tjänster växer fram på Internet. Till följd av detta blir tjänsterelevanta uppgifter för stora för att kunna behandlas på ett effektivt sätt genom traditionella metoder. Mot bakgrund av denna utmaning föreslås i detta dokument en klusterbaserad samverkansfiltreringsmetod som syftar till att rekrytera liknande tjänster i samma kluster för att tillsammans rekommendera tjänster. Tekniskt sett sker detta tillvägagångssätt i två steg. I det första steget är de tillgängliga tjänsterna uppdelade i småskaliga kluster, i logik, för vidare bearbetning. I det andra steget införs en samverkande filtreringsalgoritm på en av klusteren. Eftersom antalet tjänster i ett kluster är mycket mindre än det totala antalet tjänster som finns tillgängliga på webben, förväntas det minska den online-exekveringstiden för samarbetsfiltrering. Äntligen utförs flera experiment för att verifiera tillgängligheten av metoden, på en verklig datamängd på 6225 mashup tjänster som samlats in från ProgrammableWeb. INDEX TERMS Stor dataapplikation, kluster, samarbetsfiltrering, mashup.
REF föreslog ClubCF-baserade molntjänster för big data-applikationer.
ClubCF: A Clustering-Based Collaborative Filtering Approach for Big Data Application
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}