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基于用户与服务协同聚类的Web服务发现研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]太原理工大学计算机与软件学院,太原030024, [2]山西师范大学数学与计算机科学学院,山西临汾041000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60472093);国家教育部博士点基金项目(200801120007)
中文摘要:

如何从大规模服务集合中快速而准确地发现目标服务是应用Web服务技术的关键。针对现有研究方法主要集中在基于语义的Web服务发现上,其实施难度大且适用性不强,提出一种基于服务日志挖掘的服务发现方法。该方法通过对用户与服务进行协同聚类,缩小查询空间,从而提高发现效率。仿真实验表明,其在召回率与准确率上比基于关键字的匹配算法都有不同程度的改善,且该方法能极大地满足服务执行时动态绑定的特性。

英文摘要:

How to discovery services for user efficiently is the key for application of the Web service technology. The current semantic-based service discovery methods are of great inconvenience and of little flexibility to be used. This paper proposed a novel service discovery method based on service log mining. The method used co-clustering between user and services, reduced search space and improved discovery efficiency much. A serial of experiments illustrate the method not only enhances the recall rate and precision as discovery methods based on keyword, but also satisfy greatly the character of Web service execute time dynamic binding.

同期刊论文项目
期刊论文 42 会议论文 26
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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:60049