CSCF: A Mashup Service Recommendation Approach based on Content Similarity and Collaborative Filtering
CSCF: A Mashup Service Recommendation Approach based on Content Similarity and Collaborative Filtering
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CSCF：一种基于内容相似度和协同过滤的混搭服务推荐方法
DOI：
10.14257/ijgdc.2014.7.2.15
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发表时间：
2014-04
影响因子：
--
通讯作者：
Xing Huang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buqing Cao;Mingdong Tang;Xing Huang
轻量级Mashup服务现在非常流行，因为它们具有使用方便、开发时间短、可扩展性强等优点。随着越来越多的Mashup服务的快速发展，如何向用户推荐用户感兴趣的、高质量的Mashup服务是一个挑战问题。在本文中，我们提出了CSCF（一种基于内容相似度和协同过滤的Mashup服务推荐方法）。 CSCF首先计算用户历史记录与Mashup服务之间的内容相似度，得到用户兴趣值。其次，根据用户的Mashup QoS（服务质量）调用记录，设计用户相似度模型和服务相似度模型，然后利用协同过滤得到活跃用户对目标服务的QoS预测值。最后，CSCF结合Mashup服务的用户兴趣值和QoS预测值，对Mashup服务进行排名并向用户推荐。利用真实的Mashup服务数据集进行实验，实验结果表明CSCF能够有效地向用户推荐有趣、高质量、预测精度较好的Mashup服务。
Lightweight Mashup service become very prevalent now since there are lots of advantages for them, such as easy use, short development time, and strong scalability. It is a challenge problem how to recommend user-interested, high-quality Mashup services to user with the rapid development of more and more Mashup service. In this paper, we propose CSCF (a Mashup service recommendation approach based on Content Similarity and Collaborative Filtering). CSCF firstly computes the content similarity between user history records and Mashup services and gets user interest value. Secondly, according to Mashup QoS(Quality of Service) invocation records of user, user similarity model and service similarity model are designed, and then get the QoS prediction value of active user to target service by using collaborative filtering. Finally, combining user interest value and QoS predictive value of Mashup service, CSCF ranks and recommends Mashup services to user. The experiments are performed with real Mashup services dataset, and the results of experiments show that CSCF can effectively recommends Mashup services to user with well-interesting, high-quality, better prediction precision.
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DOI：
10.1109/sose.2010.17
发表时间：
2010-06
期刊：
2010 Fifth IEEE International Symposium on Service Oriented System Engineering
影响因子：
--
作者：
Weilong Ding;Guiling Wang;Yanbo Han;Jing Wang
通讯作者：
Weilong Ding;Guiling Wang;Yanbo Han;Jing Wang
DOI：
10.9735/2249-7056
发表时间：
2013-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Publisher Bioinfo Publications
通讯作者：
Publisher Bioinfo Publications
影响因子：
3.2
作者：
C. Cappiello;F. Daniel;M. Matera;Cesare Pautasso
通讯作者：
C. Cappiello;F. Daniel;M. Matera;Cesare Pautasso
DOI：
--
发表时间：
1994
期刊：
Computer Supported Cooperative Work
影响因子：
--
作者：
P. Resnick
通讯作者：
P. Resnick
DOI：
10.1007/978-3-642-16985-4_32
发表时间：
2010-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Matteo Picozzi;Marta Rodolfi;C. Cappiello;M. Matera
通讯作者：
Matteo Picozzi;Marta Rodolfi;C. Cappiello;M. Matera