Med den ökande volymen av webbtjänster i molnmiljön, Collaborative Filtering- (CF-) baserad service rekommendation har blivit en av de mest effektiva tekniker för att minska den tunga bördan på tjänsteval beslut av en målanvändare. Emellertid är service rekommendation baser, det vill säga historiska tjänsteanvändningsdata, ofta distribueras i olika molnplattformar. Två utmaningar är aktuella i ett sådant scenario med rekommendationer för molntjänster. För det första är en molnplattform ofta inte villig att dela sina data till andra molnplattformar på grund av sekretessproblem, vilket minskar genomförbarheten av cross-cloud service rekommendation allvarligt. För det andra kan de historiska användningsdata för tjänster som registreras i varje molnplattform uppdateras med tiden, vilket avsevärt minskar rekommendationens skalbarhet. Med tanke på dessa två utmaningar föreslås en ny strategi för integritetsbevarande och skalbar tjänsterekommendation baserad på SimHash, som heter SerRec SimHash, i detta dokument. Slutligen, genom en uppsättning experiment utplacerade på en verklig distribuerad tjänstekvalitet dataset WS-DREAM, vi validerar genomförbarheten av vårt förslag i form av rekommendation noggrannhet och effektivitet samtidigt garantera integritet-bevarande.
I REF föreslogs en ny strategi för integritetsbevarande och skalbar tjänsterekommendation baserad på SimHash för ett scenario med rekommendationer för molntjänster.
Privacy-Preserving and Scalable Service Recommendation Based on SimHash in a Distributed Cloud Environment
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}