【摘要】 本发明公开了一种基于Hadoop的网上交易服务聚合方法，该方法将Web API分类排序模块、网上交易服务发现模块、网上交易服务聚合模块、个性化数据挖掘和分析模块、及聚合服务个性化推荐模块作为Hadoop的计算任务提交到平台，对于其中的计算密集型任务实现并行化，缩短任务执行时间。本发明利用分数较高的Web API实现电子商务服务的发现，将大量具有相同或相似功能的服务聚合成不同等级聚合服务，能提高电子商务站点的访问效率，吸引更多的访问者，满足电子商务服务聚合的需求。。 【专利类型】发明申请 【申请人】南京财经大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210003 江苏省南京市铁路北街128号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010270305.6 【申请日】2010-08-31 【申请年份】2010 【公开公告号】CN101957968A 【公开公告日】2011-01-26 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】G06Q30/00; G06F17/30; G06Q30/06 【发明人】曹杰; 伍之昂; 王有权; 张圣 【主权项内容】一种基于Hadoop的网上交易服务聚合方法，其特征在于：该方法将WebAPI分类排序模块、网上交易服务发现模块、网上交易服务聚合模块、个性化数据挖掘和分析模块、及聚合服务个性化推荐模块作为Hadoop的计算任务提交到平台，对于其中的计算密集型任务实现并行化，缩短任务执行时间，具体工作流程如下：a)、Web API分类排序模块将从服务源上获得的API根据Hadoop算法进行分类和排序；b)、电子商务服务发现模块根据Web API的分类和排序结果，选取相关性和重要性高的Web API，并将选取的Web API发送到服务源上，利用这些Web API检索网上交易服务；C1)、网上交易服务聚合模块获取服务源上的服务信息，并根据功能特征和服务聚合；C2)、个性化数据挖掘和分析模块获取服务源上的数据信息，并对服务源社会化应用中的数据进行挖掘和分析；d)、聚合服务个性化推荐模块依据服务聚合的结果及个性化数据挖掘和分析的结果，根据Hadoop算法向用户作出个性化的推荐。 【当前权利人】南京财经大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市铁路北街128号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】123200004660071678 【被引证次数】13 【被他引次数】13.0 【家族被引证次数】13

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