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镜像，镜像，在网络上，哪一种是最有名的服务？---一种用于服务推荐的领域感知和信誉感知的方法
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文件大小: 470kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：随着服务和云计算的广泛采用，如今我们观察到服务及其组成的数量Swift增加，从而形成了一个复杂且不断发展的服务生态系统。 面对功能相似的大量服务，如何识别不同领域的核心服务并为开发人员推荐值得信赖的服务是促进服务生态系统的重要问题。 在本文中，我们提出了一个异构网络模型，然后引入了统一的信誉传播（URP）框架来计算生态系统中实体的全球信誉。 此外，基于潜在狄利克雷分配（LDA）的主题模型用于将服务聚类到特定域中。 将URP与主题模型相结合，我们对服务的信誉进行了重新排序，以区分核心服务，从而推荐可信赖的领域感知服务。 对ProgrammableWeb数据的实验表明，通过将异构网络模型和主题模型融合在一起，我们可以使top20精度提高66.67％，长尾（top200〜top500）精度提高20％〜30％。 此外，信誉和领域感知推荐方法在top10精度上提高了118.54％。
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