Personalized Web Service Recommendation Method Based on Hybrid Social Network and Multi-Objective Immune Optimization

Huashan Cao

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자료유형: 학술저널

저자정보: Huashan Cao (Hunan Mass Media Vocational and Technical College)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 426 - 439 (14page)

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To alleviate the cold-start problem and data sparsity in web service recommendation and meet the personalizedneeds of users, this paper proposes a personalized web service recommendation method based on a hybridsocial network and multi-objective immune optimization. The network adds the element of the service provider,which can provide more real information and help alleviate the cold-start problem. Then, according to theproposed service recommendation framework, multi-objective immune optimization is used to fuse multipleattributes and provide personalized web services for users without adjusting any weight coefficients. Experiments were conducted on real data sets, and the results show that the proposed method has high accuracyand a low recall rate, which is helpful to improving personalized recommendation.

#Cold Boot #Hybrid Social Networks #Personalized Recommendation #Multi-Objective Immune Optimization #Service Providers #Web Service Recommendation

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S. Badsha / 2018 / Privacy preserving user based web service recommendations / IEEE Access 6:56647~56657

T. Cheng / 2019 / Personalized Web service recommendation based on QoS prediction and hierarchical tensor decomposition / IEEE Access 7:62221~62230

S. Chen / 2018 / A cluster feature based approach for QoS prediction in Web service recommendation / Proceedings of 2018 IEEE Symposium on Service-Oriented System Engineering (SOSE) :246~251

J. Li / 2019 / Research on the influence of sampling methods for the accuracy of Web services QoS prediction / IEEE Access 7:39990~39999

K. Fletcher / 2019 / Regularizing matrix factorization with implicit user preference embeddings for web API recommendation / Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Services Computing (SCC) :1~8

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