【摘 要】
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本文对基于软件网络的服务自动分类和推荐方法进行了研究。服务的分类和推荐方法对于服务管理和组合都具有重要意义。利用服务组合历史，从面向服务软件结构角度研究了服务分类和推荐方法：提出面向服务软件的软件网络模型，并用于抽象面向服务软件的拓扑结构；利用复杂网络社区发现算法对软件网络进行聚类，从而实现服务的自动分类；利用软件网络描述服务之间的可组合关系及其强度，并基于服务的使用场景提出了相应的服务推荐算法。
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室 武汉 430072 浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 310018
【出 处】
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2011年中国计算机学会服务计算学术会议(CCF NCSC2011)
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本文对基于软件网络的服务自动分类和推荐方法进行了研究。服务的分类和推荐方法对于服务管理和组合都具有重要意义。利用服务组合历史，从面向服务软件结构角度研究了服务分类和推荐方法：提出面向服务软件的软件网络模型，并用于抽象面向服务软件的拓扑结构；利用复杂网络社区发现算法对软件网络进行聚类，从而实现服务的自动分类；利用软件网络描述服务之间的可组合关系及其强度，并基于服务的使用场景提出了相应的服务推荐算法。使用ProgrammableWeb上API服务和mashup应用来说明方法的可行性。从实验结果可以看出，该方法可以准确的实现服务分类，整个聚类的纯净度达到了86.8％，同时推荐的服务也比较有意义，这对于解决服务计算中的一些问题，包括服务的管理、检索、组合等都具有一定的意义。
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