基于关联推荐的Web服务组合优化
本文主要介绍了一种基于关联推荐的Web服务组合优化方法，该方法通过应用Aprior算法，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。
在Web服务组合优化中，Aprior算法是一种常用的关联规则挖掘算法，通过该算法，可以挖掘出Web服务之间的关联规则，从而计算出各种历史Web服务组合方案的支持度。支持度是衡量Web服务组合方案的重要性的一种指标，高支持度的Web服务组合方案认为是可靠的和有价值的。
本文还介绍了Web服务组合优化的重要性，单个Web服务有时不能完全解决用户提出的一些请求，而Web服务组合则可以把各个功能单一的Web服务，按照某些有效的方式进行组合，从而提高工作效率。如何将这些服务有效集成，实现更为复杂的、功能更丰富的大规模流程服务，也成为服务计算领域的研究热点。
数据挖掘是Web服务组合优化的关键技术之一，通过数据挖掘，可以挖掘出Web服务之间的关联规则，并计算出各种历史Web服务组合方案的支持度。数据挖掘还可以用于Web服务组合优化的其他方面，如Web服务的发现、选择和组合。
频繁项集是Web服务组合优化的另一个关键概念，频繁项集是指在历史日志中出现频率高的Web服务组合方案，通过生成频繁项集，可以快速地推荐合适的Web服务组合方案。频繁项集的生成可以通过Aprior算法实现，Aprior算法可以挖掘出Web服务之间的关联规则，并计算出各种历史Web服务组合方案的支持度。
在Web服务组合优化中，置信度是衡量Web服务组合方案的可靠性的一种指标，高置信度的Web服务组合方案认为是可靠的和有价值的。根据每种组合的置信度，可以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。
本文的基于关联推荐的Web服务组合优化方法，可以应用于流程管理、智能规划等领域，能够提高工作效率和服务质量。本方法的核心技术是Aprior算法和数据挖掘，通过这些技术，可以挖掘出Web服务之间的关联规则，计算出各种历史Web服务组合方案的支持度，生成频繁项集，并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。
