2018年2月10日，实验室硕士研究生周媛媛一篇题为“Servicerecommendation based on quotient space granularity analysis and coveringalgorithm on Spark”的论文被国际SCI期刊--KNOWLEDGE-BASED SYSTEM收录。随着Web服务的快速增长，帮助用Web服务的快速增长使用户找到合适的Web服务成为一项挑战，因为传统的Web服务推荐方法很难处理大规模的服务相关的数据。为了解决这个问题，本文提出了CA-QGS（基于Spark的商空间粒度分析的覆盖算法），该可扩展的方法可用于大规模的精确Web服务推荐。为了提高CA-QGS的效率，我们在Spark上并行化了CA-QGS。在真实的大数据集上进行大量实验表明，本文方法在推荐准确性和效率方面都优于经典的CF算法和K-means算法。
KNOWLEDGE-BASEDSYSTEM是中国计算机协会推荐国际学术期刊C类期刊，中科院期刊分区大类工程技术2区，小类计算机人工智能2区。