Abstract-Web service rekommendationssystem kan hjälpa serviceanvändare att hitta rätt tjänst från det stora antalet tillgängliga webbtjänster. Att undvika att rekommendera oärliga eller otillfredsställande tjänster är ett grundläggande forskningsproblem i utformningen av webbtjänsterekommendationer. Reputation av webbtjänster är ett mått på många arbetstagare som avgör om tjänsten ska rekommenderas till en användare. Service rykte poäng brukar beräknas med hjälp av feedback betyg som tillhandahålls av användare. Även om ryktesmätning av webbtjänst har studerats i den senaste litteraturen, befintliga skadliga och subjektiva användare feedback betyg ofta leda till en skevhet som försämrar prestandan för service rekommendation systemet. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att mäta ryktet för webbtjänstrekommendationer. Vi upptäcker först skadliga feedback betyg genom att anta den kumulativa summan kontroll diagram, och sedan minskar effekten av subjektiva användare feedback preferenser med Pearson Correlation Coefficient. Dessutom, för att försvara skadliga feedback betyg, föreslår vi en skadlig feedback bedömning förebyggande system med Bloom filtrering för att förbättra rekommendationen prestanda. Omfattande experiment utförs genom att använda en verklig feedback rating data set med 1,5 miljoner webbtjänst inclusion register. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna mätsätt kan minska avvikelsen i ryktesmätningen och förbättra framgångsförhållandet i webbtjänstens rekommendation.
Wang, och så vidare. REF mätte webbtjänsternas rykte genom att beräkna återkopplingslikheten i en metod för att upptäcka skadlig feedback för att förbättra processen för tjänsterekommendation.
Reputation Measurement and Malicious Feedback Rating Prevention in Web Service Recommendation Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}