QoS-baserad webbtjänstrekommendation har nyligen fått mycket uppmärksamhet för att ge ett lovande sätt att hjälpa användare att hitta högkvalitativa tjänster. För att underlätta sådana rekommendationer, befintliga studier föreslår användning av samarbetsfiltrering tekniker för personlig QoS förutsägelse. Dessa metoder, genom att utnyttja delvis observerade QoS-värden från användare, kan uppnå hög noggrannhet QoS förutsägelser på de oobserverade. Kravet på att samla in användarnas QoS-data äventyrar dock sannolikt användarnas integritet, vilket gör dem ovilliga att bidra med sina användningsdata till ett webtjänstrecommender-system. Som ett resultat, integritet blir en kritisk utmaning i att utveckla praktiska Web service rekommenderar system. I detta dokument gör vi det första försöket att hantera integriteten oro för Web service rekommendation. I synnerhet föreslår vi en enkel men effektiv ram för integritetsbevarande genom tillämpning av metoder för obfuscation av uppgifter, och ytterligare utveckla två representativa metoder för att bevara den personliga integriteten inom ramen för QoS-prognosen. Utvärderingsresultat från en offentligt tillgänglig QoS-datauppsättning av verkliga webbtjänster visar genomförbarheten och effektiviteten i våra konfidentialitetsbevarande QoS-prognoser. Vi tror att vårt arbete kan fungera som en bra utgångspunkt för att inspirera till mer forskning om integritetsbevarande webbtjänstrekommendation.
Ett nytt arbete REF använder den randomiserade perturbation som data obfuscation tekniker för att bilda en enkel men effektiv integritetsbevarande webbtjänst rekommendation ram.
A Privacy-Preserving QoS Prediction Framework for Web Service Recommendation
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Web Services', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Web Services', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}