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CSCF : A Mashup Service Recommendation Approach based on Content Similarity and Collaborative Filtering

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.2 (2014.04)바로가기
  • 페이지
    pp.163-172
  • 저자
    Buqing CAO, Mingdong Tang, Xing Huang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A230272

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원문정보

초록

영어
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.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. A Mashup Service Recommendation Approach based on Content Similarity and Collaborative Filtering
  3.1. User Interest Value
  3.2. QoS Prediction Value
  3.3. The Total Recommendation Value of Mashup Service
 4. Experiments
  4.1. Experiments Settings and Evaluation Standard
  4.2. Experiment Comparison and Analysis
 5. Conclusions and Future Work
 Acknowledgements
 References

키워드

Mashup content similarity collaborative filtering service recommendation

저자

  • Buqing CAO [ (Hunan University of Science and Technology，Key Laboratory of Knowledge Management and Network-based Manufacturing & School of Computer Science and Engineering, Xiangtan 411201) ]
  • Mingdong Tang [ (Hunan University of Science and Technology，Key Laboratory of Knowledge Management and Network-based Manufacturing & School of Computer Science and Engineering, Xiangtan 411201) ]
  • Xing Huang [ (Hunan University of Science and Technology，Key Laboratory of Knowledge Management and Network-based Manufacturing & School of Computer Science and Engineering, Xiangtan 411201) ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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