基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著Web技術(shù)的迅速發(fā)展，Web服務(wù)作為一個(gè)新型的可重復(fù)使用的軟件功能被提出并得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)前Web服務(wù)數(shù)量劇增，且服務(wù)請(qǐng)求者的個(gè)性化需求日益凸現(xiàn)，傳統(tǒng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和選擇模式已難以滿足用戶的請(qǐng)求。服務(wù)推薦致力于為用戶提供符合其個(gè)性化需求的 Web服務(wù)，并成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。其中，Web服務(wù)聚類可以將具有相同或相似特性的Web服務(wù)聚集，從而達(dá)到改進(jìn)服務(wù)推薦的效果。
　　現(xiàn)有的Web服務(wù)聚類方法主要基于Web服務(wù)描述信息，忽略了We

2、b服務(wù)各個(gè)參與方的關(guān)系。針對(duì)該問(wèn)題，本文研究基于異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)聚類方法，對(duì)經(jīng)典的NetClus算法改進(jìn)，利用Web服務(wù)與各參與方之間的關(guān)系改進(jìn)服務(wù)聚類效果。根據(jù)Web服務(wù)聚類信息，對(duì)Web服務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)，通過(guò)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)原型，將算法應(yīng)用到Web服務(wù)推薦系統(tǒng)中。
　　本文所做的主要工作如下：
　?、俜治隽薟eb服務(wù)的主要技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)以及現(xiàn)有的各種聚類方法的特點(diǎn)，研究了信息網(wǎng)絡(luò)分析方法的發(fā)展過(guò)程和協(xié)同過(guò)濾推薦算法

3、的現(xiàn)狀。
　?、卺槍?duì)Web服務(wù)與各個(gè)參與方之間的關(guān)系，利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)建了一種異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。該異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型考慮了Web服務(wù)與Web服務(wù)屬性、Web服務(wù)與提供商以及Web服務(wù)與用戶之間的關(guān)系，并在模型中引入了響應(yīng)時(shí)間，為基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)聚類算法提供了模型基礎(chǔ)。
　?、厶岢隽薓AO-NetClus算法，實(shí)現(xiàn)了基于異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)聚類。該算法解決了NetClus算法中單個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)無(wú)法與一種屬性節(jié)點(diǎn)中多個(gè)

4、不同節(jié)點(diǎn)相連的問(wèn)題。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明，所提出的算法相比原始算法的聚類效果在推薦準(zhǔn)確度上有所提高，評(píng)估了在不同稀疏度、簇的數(shù)量和迭代次數(shù)的情況下算法的穩(wěn)定性。
　?、芊治隽爽F(xiàn)有Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的不足之處，詳細(xì)闡述了Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的需求，設(shè)計(jì)了基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)原型。通過(guò)需求分析設(shè)計(jì)了系統(tǒng)架構(gòu)、功能結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)庫(kù)，并詳細(xì)設(shè)計(jì)了各個(gè)功能的具體流程。
　?、莞鶕?jù)設(shè)計(jì)的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)，采用JAVA語(yǔ)言和My