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用户位置感知的Web服务QoS预测方法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:2012
  • 页码:2664-2668
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室,湖南湘潭411201, [2]湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭400201
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(90818004,61100054)资助;教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET.10-0140)资助.
  • 相关项目:基于社会网络分析的服务发现关键技术的研究
中文摘要:

随着互联网上Web服务数量的增多,服务的QoS开始成为用户在选择服务时关注的焦点.为了有效获取服务的QoS信息以便向用户推荐高质量的服务,提出一种用户位置感知的web服务QoS预测方法…UL-WSRec.利用一些QoS属性受用户位置影响的事实和同一个自治系统中的用户在位置上邻近的特点,根据自治系统来计算用户位置和划分相似用户.在传统的协同过滤算法基础上,利用用户位置信息提出了改进的算法,以提高服务QoS预测的效率和精度.基于真实Web服务数据的实验表明了该方法的有效性.

英文摘要:

With the rapid growth of the number of Web services in the Interact, QoS has played an increasingly important role in serv- ices selection. To obtain Web services QoS and recommend Web services to users effectively, an user location-based QoS predicting method, i.e. UL-WSRec, is proposed in this paper. Based on the fact that parameters of QoS usually depend on users' locations, the method computes user's similarity by considering the characteristic that users reside in the same autonomous system of Internet are similar in locality. By incorporating users' locality information, the method adapts the traditional collaborative filtering algorithm so as to improve both efficiency and precision of Web services QoS prediction. Experiments conducted on real dataset of Web services vali- date the approach.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212