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Les services Web sont un élément clé du commerce électronique d'aujourd'hui et gagnent de plus en plus en popularité. En raison de la disponibilité d'une grande variété de services pour effectuer une tâche particulière, il est nécessaire d'aider les utilisateurs à choisir les services appropriés. C'est pourquoi la personnalisation est devenue un aspect important de la découverte de services. Les informations sur l'utilisation des services sont un élément important pour évaluer le choix et les exigences d'un utilisateur. Ces informations peuvent être recueillies à partir des journaux d'accès…mehr

Produktbeschreibung
Les services Web sont un élément clé du commerce électronique d'aujourd'hui et gagnent de plus en plus en popularité. En raison de la disponibilité d'une grande variété de services pour effectuer une tâche particulière, il est nécessaire d'aider les utilisateurs à choisir les services appropriés. C'est pourquoi la personnalisation est devenue un aspect important de la découverte de services. Les informations sur l'utilisation des services sont un élément important pour évaluer le choix et les exigences d'un utilisateur. Ces informations peuvent être recueillies à partir des journaux d'accès aux services. Cet article présente une technique de journalisation et d'analyse de l'utilisation des services Web afin de fournir un moyen d'assurer la fourniture de services personnalisés appropriés à un client. En utilisant l'analyse des journaux avec l'exploration de l'utilisation du Web, des informations statistiques sont capturées. L'utilisateur se voit ainsi proposer un ensemble de services qui sont les plus intéressants pour lui. Les utilisateurs sont regroupés en fonction de leur utilisation passée des services, et une corrélation potentielle entre les services web et les groupes d'utilisateurs est déterminée à l'aide de l'algorithme Fuzzy C-Means (FCM). Ces derniers sont obtenus sur la base de la similarité correspondant aux profils d'utilisateurs qui contiennent des informations d'état sur un client.
Autorenporträt
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.