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Web Service Recommendation via Exploiting Location and QoS Information

机译：通过利用位置和QoS信息进行Web服务推荐

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Web services are integrated software components for the support of interoperable machine-to-machine interaction over a network. Web services have been widely employed for building service-oriented applications in both industry and academia in recent years. The number of publicly available Web services is steadily increasing on the Internet. However, this proliferation makes it hard for a user to select a proper Web service among a large amount of service candidates. An inappropriate service selection may cause many problems (e.g., ill-suited performance) to the resulting applications. In this paper, we propose a novel collaborative filtering-based Web service recommender system to help users select services with optimal Quality-of-Service (QoS) performance. Our recommender system employs the location information and QoS values to cluster users and services, and makes personalized service recommendation for users based on the clustering results. Compared with existing service recommendation methods, our approach achieves considerable improvement on the recommendation accuracy. Comprehensive experiments are conducted involving more than 1.5 million QoS records of real-world Web services to demonstrate the effectiveness of our approach.
机译：Web服务是集成的软件组件，用于支持网络上可互操作的机器对机器交互。近年来，Web服务已广泛用于在工业界和学术界构建面向服务的应用程序。 Internet上公开可用的Web服务的数量正在稳定增长。但是，这种激增使用户很难在大量候选服务中选择合适的Web服务。服务选择不当可能会给最终的应用程序带来许多问题（例如性能不当）。在本文中，我们提出了一种新颖的基于协作过滤的Web服务推荐系统，以帮助用户选择具有最佳服务质量（QoS）性能的服务。我们的推荐器系统利用位置信息和QoS值对用户和服务进行聚类，并根据聚类结果为用户提供个性化的服务推荐。与现有服务推荐方法相比，我们的方法在推荐准确性上取得了很大的提高。进行了广泛的实验，涉及超过150万个真实Web服务的QoS记录，以证明我们的方法的有效性。

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