【摘 要】
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为解决Web服务组合过程中服务发现的效率和用户满意度问题，提出了基于情境的web服务推荐方法。构建情境模型来刻画用户和服务的信息，引入服务缓存机制，利用K-MEANS算法对情境相
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为解决Web服务组合过程中服务发现的效率和用户满意度问题，提出了基于情境的web服务推荐方法。构建情境模型来刻画用户和服务的信息，引入服务缓存机制，利用K-MEANS算法对情境相似的服务进行聚类，实现了服务功能和QoS匹配的初步筛选。利用服务聚类集，综合用户特征和用户评价相似性进行用户情境聚类，并据此对初步结果进行过滤，实现了满足用户个性化需求的优化推荐。实例分析和实验结果表明，该方法具有可行性，并在服务推荐的准确性和时间效率上优于其它方法。
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