上下文感知的Web服務(wù)推薦研究.pdf

1、隨著Web服務(wù)技術(shù)的發(fā)展，其相關(guān)產(chǎn)品以及技術(shù)越來越成熟，互聯(lián)網(wǎng)上可用的Web服務(wù)越來越多，功能相似甚至相同的服務(wù)也出現(xiàn)在用戶面前，面對如此眾多的服務(wù)，如何選擇出適合用戶需求的服務(wù)變得越來越困難。圍繞這一問題，優(yōu)化推薦等算法被引入到了Web服務(wù)的選擇過程中，在這些算法中主要將服務(wù)的QoS信息作為衡量服務(wù)優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行服務(wù)選擇。這些算法從一定程度上提高了服務(wù)推薦的質(zhì)量，但是難以滿足用戶的個(gè)性化需求。為解決這一問題，上下文感知技術(shù)被引入

2、到服務(wù)推薦過程中，在服務(wù)推薦過程中通過對用戶行為、喜好以及影響服務(wù)質(zhì)量的上下文信息的分析，選擇出適合當(dāng)前用戶的最佳服務(wù)列表。
　　 本文綜合考慮用戶歷史行為記錄、用戶當(dāng)前狀態(tài)以及服務(wù)的QoS屬性等上下文信息，給出了基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法、基于服務(wù)的協(xié)同過濾推薦算法、基于QoS信息的服務(wù)推薦算法以及基于時(shí)間加權(quán)的服務(wù)推薦算法這四種適合不同上下文情形的服務(wù)推薦算法，并且給出了基于不同上下文信息的推薦算法選擇策略。上下文信息在服務(wù)

3、推薦過程中起到兩個(gè)重要作用，首先它決定服務(wù)推薦算法的選擇，其次它作為推薦算法的重要參數(shù)直接影響服務(wù)推薦結(jié)果的生成。這種上下文感知的Web服務(wù)推薦算法選擇和執(zhí)行策略不僅實(shí)現(xiàn)了服務(wù)推薦算法選擇的個(gè)性化，而且實(shí)現(xiàn)了服務(wù)推薦結(jié)果的個(gè)性化。最后對本文提出的推薦算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了上下文感知的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)。通過實(shí)驗(yàn)分析，從推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率以及覆蓋率這三個(gè)方面驗(yàn)證了本文提出的服務(wù)推薦算法能夠提高用戶對服務(wù)選擇的滿意度。本文研究具