Dynamische Entdeckung von Personalisierte Webdienste

Webdienste sind ein Schlüssel für den heutigen elektronischen Handel und erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Aufgrund der Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Diensten zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe ist es notwendig, dass die Benutzer bei der endgültigen Auswahl der geeigneten Dienste unterstützt werden. Aus diesem Grund ist die Personalisierung ein wichtiger Aspekt bei der Entdeckung von Diensten geworden. Informationen über die Nutzung von Diensten sind eine wichtige Komponente, um die Auswahl und die Anforderungen eines Benutzers zu beurteilen. Diese Informationen können aus Zugriffsprotokollen von Diensten gewonnen werden. In diesem Beitrag wird eine Technik zur Analyse der Protokollierung und der Nutzung von Webdiensten vorgestellt, mit der die Bereitstellung angemessener personalisierter Dienste für einen Kunden gewährleistet werden kann. Durch den Einsatz von Log-Analysen mit Web-Nutzungsanalyse werden statistische Informationen erfasst. Dem Benutzer wird so eine Reihe von Diensten angeboten, die für ihn am interessantesten sind. Die Nutzer werden entsprechend ihrer bisherigen Nutzung von Diensten in Gruppen eingeteilt, und mithilfe des Fuzzy-C-Means-Algorithmus (FCM) wird eine potenzielle Korrelation zwischen Webdiensten und Nutzergruppen ermittelt. Diese werden auf der Grundlage der Ähnlichkeit mit den Benutzerprofilen ermittelt, die Zustandsinformationen über einen Kunden enthalten.

Autorentext
Vikas K. Jain und Shiv Shankar Prasad Shukla sind Assistenzprofessoren an der School of Computing Science and Engineering, VIT Bhopal University. Zu ihren aktuellen Forschungsgebieten gehören Blockchain, Smart Contract, maschinelles Lernen und Cybersicherheit.