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夏博飞

作品数：3 被引量：3H指数：1
供职机构：清华大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇排序
  • 2篇匹配器
  • 2篇主题分布
  • 2篇文本
  • 2篇文本信息
  • 2篇相似度
  • 1篇生态系统
  • 1篇特征提取
  • 1篇网络
  • 1篇消亡
  • 1篇服务主题
  • 1篇复杂网
  • 1篇复杂网络
  • 1篇WEB服务

机构

  • 3篇清华大学

作者

  • 3篇范玉顺
  • 3篇夏博飞
  • 2篇刘轶

传媒

  • 1篇计算机集成制...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
多领域服务主题匹配推荐方法
一种多领域服务主题匹配推荐方法，其分析用户所输入的文本信息中所包含的服务组合及服务组合的主题分布，并利用训练好的‘需求-领域’匹配器中得到所获取的服务组合与D个服务领域的相关概率，根据相关概率对D个服务领域进行从高到低排...
范玉顺夏博飞 黄科满刘轶
Web服务生态系统中消亡服务的预测方法被引量：3
2014年
为了促进服务生态系统的良性发展,从服务生态系统的角度预测潜在的消亡服务个体:利用复杂网络的方法构建"服务—标签"二部图,建立基于服务标签的含权服务相似度网络,以量化服务个体间的竞争关系;在分析服务相似度网络中服务节点度的基础上,提出服务节点的特征百分比指标用于区分消亡和非消亡服务个体,进而给出一套统计机器学习的算法来预测Web服务生态系统中的消亡服务。在ProgrammableWeb上OpenAPI生态系统的实证分析表明,所提方法可以有效预测出服务生态系统中潜在消亡的服务个体,为服务使用者提供可靠的建议,从而保障服务组合的长期可用性。
夏博飞范玉顺黄科满
关键词：复杂网络特征提取
多领域服务主题匹配推荐方法
一种多领域服务主题匹配推荐方法，其分析用户所输入的文本信息中所包含的服务组合及服务组合的主题分布，并利用训练好的‘需求‑领域’匹配器中得到所获取的服务组合与D个服务领域的相关概率，根据相关概率对D个服务领域进行从高到低排...
范玉顺夏博飞 黄科满刘轶
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