I detta dokument behandlas problemet med rekommendationer om webbtjänster. Vi föreslår ett nytt innehållsbaserat rekommendationssystem. Dess originalitet kommer från kombinationen av probabilistiska ämnesmodeller och mönsterbrytning för att fånga den maximala vanliga semantiska uppsättningen tjänster. Vi definierar begreppet semantiska mönster som är maximalt frekventa objekt av ämnen. I off-line processen utförs beräkningen av dessa mönster genom att använda frekventa koncept lattices för att hitta också de uppsättningar av tjänster som är förknippade med semantiska mönster. Dessa tjänster används sedan för att rekommendera tjänster i on-line-processen. Vi jämför resultaten av det föreslagna systemet i termer av precision och normaliserad diskonterad kumulativ vinst med Apache Lucene och SAWSDL-MX2 Matchmaker på real-world data. Vårt förslag överträffar dessa två system.
Naïm m.fl. I REF föreslogs ett nytt innehållsbaserat rekommendationssystem genom att man kombinerade probabilistiska ämnesmodeller och mönsterbrytning för att fånga upp den största gemensamma semantiken för olika typer av tjänster.
Semantic Pattern Mining Based Web Service Recommendation
{'venue': 'ICSOC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}