基于关联推荐的Web服务组合优化

摘要

为实现基于历史知识与规则的Web服务组合优化,对于待解决的特定任务和问题,提出了一种Web服务组合优化方法。这种方法把Aprior算法应用于Web服务组合,通过挖掘历史日志中Web服务的关联规则,计算各种历史Web服务组合方案的支持度,生成针对当前问题的频繁项集,并可根据每种组合的置信度,动态地自动选取合适的Web服务,产生推荐的Web服务组合方案。这种方法可应用于流程管理、智能规划等领域。