메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현승 (KAIST) 고인영 (KAIST)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.9
발행연도
2017.9
수록면
908 - 917 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.9.908

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
웹 서비스 기술이 각광받고 그 사용이 확대됨에 따라, 복잡하고 동적인 서비스 환경에서 사용자에게 적절한 서비스를 추천하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 효과적인 서비스 매쉬업 개발을 위해 서비스를 추천하는 방법이 제안되었으나, 기존의 매쉬업 단위 서비스 추천 방식은 여러 매쉬업 개발자의 성향을 분석하여 그에 맞는 서비스를 추천하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 매쉬업 개발자들이 만든 서비스 매쉬업의 집합들과 추천 대상 개발자의 매쉬업 집합 사이의 유사도를 측정하고 유사한 매쉬업 집합들로부터 서비스를 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 ProgrammableWeb에서 수집된 매쉬업 데이터로 실험한 결과를 비교 분석하여 본 연구의 방법이 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘보다 높은 정확도와 재현율을 보임을 확인하였다.
#서비스 추천 #서비스 매쉬업 #서비스 컴퓨팅 #유사도 #service recommendation #service mashup #service computing #similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. RMD 서비스 추천 방법
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Alonso, G., Casati, F., Kuno, H., Machiraju, V., Web Services, Springer Berlin Heidelberg, pp. 123-149, 2004. Wang, G., Liu, J., Cao, B., Tang, M., Mashup Service Classification and Recommendation based on Similarity Computing, 2012 Second International Conference on Cloud and Green Computing, pp. 621-628, 2012. Liu, X., Hui, Y., Sun, W., Liang, H., Towards Service Composition Based on Mashup, 2007 IEEE Congress on Services (Services 2007), pp. 332-339, 2007. Garofalakis, J., Panagis, Y., Sakkopoulos, E., Tsakalidis, A., Contemporary Web Service Discovery Mechanisms, Journal of Web Engineering, Vol. 5, No. 3, pp. 265-290, 2006. Liu, X., Fulia I., Incorporating User, Topic, and Service Related Latent Factors into Web Service Recommendation, 2015 IEEE International Conference on Web Services, pp. 185-192, 2015.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0