【摘 要】
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提出了一种基于关联规则挖掘的服务推荐方法.该方法从大量的工作流中解析原子服务历史使用信息,采用关联规则挖掘技术挖掘服务组合规则,进而为开发者推荐可组合的web服务.以myExperiment上真实的工作流数据验证本文的方法.结果表明:随着工作流规模的增长,推荐的稳定性和和准确度都随之提高,当工作流数＞2,000时,推荐的排名比率在0.229左右,体现了较好的推荐准确度.
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 310018 浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 31
【出 处】
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第五届中国计算机学会服务计算学术会议
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提出了一种基于关联规则挖掘的服务推荐方法.该方法从大量的工作流中解析原子服务历史使用信息,采用关联规则挖掘技术挖掘服务组合规则,进而为开发者推荐可组合的web服务.以myExperiment上真实的工作流数据验证本文的方法.结果表明:随着工作流规模的增长,推荐的稳定性和和准确度都随之提高,当工作流数＞2,000时,推荐的排名比率在0.229左右,体现了较好的推荐准确度.
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