Abstract-Med tillkomsten av IoT (Internet of Things) ålder, betydande webbtjänster växer snabbt i tjänstegemenskaper, vilket lägger en tung börda på målanvändarnas val av tjänster. I denna situation införs olika tekniker, t.ex. samarbetsfiltrering (dvs. CF) i tjänsterekommendationen för att minska belastningen på urvalet av tjänster. Traditionella CF-baserade tjänsterekommendationer utgår dock ofta från att de historiska uppgifterna om användar- och tjänstekvalitet är centraliserade, samtidigt som man försummar den distribuerade rekommendationssituationen. Generellt innebär rekommendationer om distribuerade tjänster oundviklig kommunikation mellan olika parter och ger därmed utmanande effektivitet och integritet. Mot bakgrund av denna utmaning föreslås i detta dokument en ny strategi för att bevara den distribuerade tjänsten baserad på lokalkänslig hash (LSH), dvs. DistSR LSH. Genom LSH kan DistSR LSH uppnå en bra kompromiss mellan servicerekommendationernas noggrannhet, sekretessbevarande och effektivitet i distribuerad miljö. Slutligen, genom en uppsättning experiment utplacerade på WS-DREAM dataset, vi validerar genomförbarheten av vårt förslag för att hantera distribuerade service rekommendation problem.
Inför stora mängder av webbtjänst i IoT ålder, Qi et al. REF föreslog en ny rekommendation om integritetsbevarande tjänster baserad på lokalkänslig hasch för att hantera problemet med distribuerade rekommendationer.
Privacy-Preserving Distributed Service Recommendation Based on Locality-Sensitive Hashing
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Web Services (ICWS)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Web Services (ICWS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}