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Recommendation in an Evolving Service Ecosystem Based on Network Prediction

机译：基于网络预测的演进服务生态系统中的推荐

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Service computing plays a critical role in business automation and we can observe a rapid increase of web services and their compositions nowadays. Web services, their compositions, providers, consumers, and other entities such as context information, collectively form an evolving service ecosystem. Many service recommendation methods have been proposed to facilitate the use of services. However, existing approaches are mostly based on all-time statistics of usage patterns, and overlook the temporal aspect, i.e., the evolution of the ecosystem. As a result, recommendation may consist of obsolete services and also does not reflect the latest trend in the ecosystem. In order to overcome this limitation, we propose an innovative three-phase network prediction approach (NPA) for evolution-aware recommendation. First, we introduce a network series model to formalize the evolution of the service ecosystem and then develop a network analysis method to study the usage pattern with a special focus on its temporal evolution. Afterward a novel service network prediction method based on rank aggregation is proposed to predict the evolution of the network. Finally, using the network prediction model, we present how to recommend potential compositions, top services and service chains, respectively. Experiments on the real-world ProgrammableWeb data set show that our method achieves a superior performance in service recommendation, compared with those that are agnostic to the evolution of a service ecosystem.
机译：服务计算在业务自动化中起着至关重要的作用，如今我们可以观察到Web服务及其组成的快速增长。 Web服务，它们的组成，提供者，使用者和其他实体（例如上下文信息）共同形成了一个不断发展的服务生态系统。已经提出了许多服务推荐方法来促进服务的使用。但是，现有的方法主要基于使用模式的历史统计，并且忽略了时间方面，即生态系统的演变。结果，推荐可能包含过时的服务，也不能反映生态系统中的最新趋势。为了克服此限制，我们提出了一种创新的三相网络预测方法（NPA），用于进化感知推荐。首先，我们引入网络序列模型来形式化服务生态系统的演化，然后开发一种网络分析方法来研究使用模式，并特别关注其时间演化。提出了一种基于秩聚合的服务网络预测方法。最后，使用网络预测模型，我们介绍了如何分别推荐潜在的业务构成，顶级服务和服务链。在现实世界中的ProgrammableWeb数据集上进行的实验表明，与不了解服务生态系统演进的方法相比，我们的方法在服务推荐方面实现了卓越的性能。

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