随着Mashup服务的快速发展,如何在海量的服务集合中找到用户感兴趣的、服务质量高的Mashup服务,成为一个难题。针对该问题,提出一种基于信息熵多属性决策的Mashup服务推荐方法。首先建立用户兴趣模型和Mashup服务的质量(Quality of Service,QoS)模型;其次,利用信息熵多属性决策方法,预测用户对候选Mashup服务的综合评分,并将综合评分最高的Top-K Mashup服务推荐给用户;最后,在不同数据集上进行实验比较与分析,结果表明:基于信息熵多属性决策的Mashup服务推荐方法能够有效地为用户推荐其感兴趣的、高质量的Mashup服务。
