Resumen

Debido a la falta de conocimiento de dominio e interfaz, es difícil para los usuarios crear procesos de servicio adecuados según sus necesidades. Por lo tanto, el documento propone un nuevo método de recomendación de composición de servicios. El método está compuesto por dos pasos: el primer paso es la recomendación de componentes de servicio basada en una red neuronal recurrente (RNN). Cuando un usuario selecciona un componente de servicio, se explota el algoritmo RNN para recomendar otros servicios coincidentes al usuario, ayudando a completar una composición de servicio. El segundo paso es la recomendación de composición de servicios basada en Naive Bayes. Cuando el usuario completa una composición de servicio, considerando la diversidad de intereses del usuario, se utiliza el clasificador bayesiano para modelar sus intereses y se recomiendan otras composiciones de servicio que satisfacen los intereses del usuario. Los experimentos muestran que el método propuesto puede recomendar con precisión componentes de servicio relevantes y composiciones de servicio a los usuarios.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Usuarios; Servicio; Método de recomendación; Red neuronal recurrente; Naive bayes; Intereses
• Keywords:Users; Service; Recommendation method; Recurrent neural network; Naive bayes; Interests