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基于Hadoop的业务过程模型管理方法研究: 2015年; 目前现有业务过程模型研究的共同特点便是基于单机环境来构建业务过程库,并基于传统关系数据库来管理业务过程模型,完成相关的检索、存储等操作。为提高大规模业务过程模型检索与存储的效率,本文提出一种新的业务过程模型管理方法。该方法采用基于Hadoop大数据处理平台对业务过程模型进行管理,并采用Map/Reduce编程框架和HDFS文件系统分别对业务过程模型进行检索和存储,提高了业务过程模型存储效率,减少了模型检索匹配的时间。通过原型系统进行试验验证评估,证明了所提方法在存储和检索效率方面高于单机环境。; 卢厅刘建勋文一凭周栋石敏陈聪阳; 关键词：HADOOP

融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法被引量：5: 2018年; 如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的WebAPI服务集合,并辅助构建Mashup,是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量,是大家关注的焦点.为此,提出了一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法 HDP-FM(hierarchical Dirichlet processes-factorization machines)为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库,利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量;其次,利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量,用于相似度的计算;最后,将Mashup之间的相似度、WebAPI之间的相似度、Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入,评分排序获取用于推荐的WebAPIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能,使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验,实验结果表明,HDP-FM方法在准确率、召回率、F-measure和NDCG@N等方面具有较好的性能.; 李鸿超刘建勋曹步清石敏; 关键词：DIRICHLET

基于主题模型的Mashup标签推荐算法研究: Web服务基于互联网提供一种端到端的解决方案，由于其低成本、松耦合、简单易用等优点逐渐受到开发者们的青睐。此外，为了满足更复杂的应用场景和个性化的需求，人们将多种功能不同的Web服务及其他资源组合成Mashup服务，因此...; 石敏; 关键词：信息检索数据挖掘标签推荐程序语言

基于主题模型的Mashup标签推荐方法被引量：17: 2017年; Web 2.0时代,标签作为Web资源管理和检索的有效方式已成为近年的热点研究对象.开发者通常为新的Mashup人工指定若干与功能性相关的标签,以便于用户理解、检索以及实现Mashup资源的分类管理.然而,手动指定标签十分繁琐且费时,自动生成Mashup标签十分必要但缺乏有效方法.针对该问题,文中提出一种基于主题模型的方法进行Mashup标签的自动推荐.该方法首先建立Mashups与Web Application Programming Interfaces(APIs)的描述文档以及Mashups与APIs之间的组合关系模型,然后寻找与待推荐标签Mashup的描述文档主题分布相似的Web APIs,并将它们与该Mashup直接组合的APIs合并,采用一种带权重的PageRank算法,从中挑选出最重要的APIs,最后将它们已有标签推荐给该Mashup.同时,针对所提方法文中设计实现一种标签排序算法,该算法优先推荐那些与Mashup主题最相关的标签.根据使用从ProgrammableWeb收集的真实数据进行实验可知,文中所提出的方法明显优于其他自动化标签推荐方法.; 刘建勋石敏周栋唐明董张婷婷; 关键词：MASHUP WEB APIS 标签推荐主题模型 PAGERANK

采用Sigmoid函数的Web服务协同过滤推荐算法被引量：10: 2017年; 协同过滤推荐技术被广泛用于各个推荐系统,但它仍然存在着用户评分数据稀疏性问题,可能导致推荐结果不准确。针对该问题,提出了一种采用Sigmoid函数的协同过滤推荐算法。首先,分析用户兴趣与其调用服务的次数之间的关系,利用TF-IDF算法计算用户对服务内容的兴趣度;其次,定义一个Sigmoid函数,根据服务调用次数计算用户对服务功能的兴趣度;最后,基于内容兴趣度和功能兴趣度计算用户兴趣相似度完成协同过滤算法,实现个性化的服务推荐。实验证明,该方法能有效缓解数据稀疏性问题,提高了推荐质量。; 毛宜钰刘建勋胡蓉唐明董石敏; 关键词：协同过滤 SIGMOID函数数据稀疏性用户兴趣

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石敏