基于社會化標簽的服務個性化推薦機制的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展，信息服務的數(shù)量和種類越來越多。面對規(guī)模如此龐大的信息服務，如何快速有效地幫助用戶找到滿足其需求的服務則成為用戶使用信息服務之前首先要解決的問題。已有的服務推薦方法大多假設已知滿足用戶功能需求的服務集，采用協(xié)同過濾的方法從眾多功能相同或相似的服務集中向用戶推薦具有最優(yōu)Qos屬性值的服務。這些方法一方面忽略了用戶對服務Qos屬性的個性化偏好，另一方面不能向用戶推薦滿足其功能需求的服務。同時，在服務推薦過程中，一些新

2、發(fā)布且滿足用戶需求的優(yōu)質服務由于被用戶關注或使用的次數(shù)較少而往往得不到推薦。
　　作為Web2.0技術的主要應用，社會化標簽具有實現(xiàn)簡單、使用方便且能動態(tài)適應網絡資源組織的特點，若將其應用到信息服務的推薦過程中，一方面有助于用戶對服務進行評價，另一方面用戶對信息服務進行標注的行為可以在一定程度上反映出用戶的個性化興趣偏好，為實現(xiàn)服務的個性化推薦提供重要依據(jù)。因此，本碩士論文針對現(xiàn)有服務推薦研究工作中存在的問題，圍繞基于社會化標簽的

3、服務個性化推薦機制開展相關研究，主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)通過分析社會化標簽的特點，將社會化標簽引入到信息服務推薦領域，建立面向服務的社會化標簽模型，用于刻畫信息服務的功能屬性和非功能屬性，為進一步分析用戶對服務的個性化偏好和服務特征提供依據(jù)。
　　(2)基于面向服務的社會化標簽模型，分析用戶對服務功能的個性化偏好及服務功能特征，提出了一種面向服務功能的個性化推薦方法。該方法根據(jù)用戶使用服務的頻繁程度找到目標用戶

4、的鄰居用戶集，并基于服務功能特征向量將目標用戶及其鄰居用戶使用過的所有服務進行聚類，最后根據(jù)用戶對服務功能標簽的標記情況計算目標用戶對服務類的偏好程度，并為目標用戶推薦滿足其個性化功能需求的服務集。同時，聚類方法的使用提高了新發(fā)布服務的推薦機會。
　　(3)在推薦的滿足用戶功能需求的服務集基礎上，考慮用戶對服務質量的個性化需求以及服務Qos屬性的動態(tài)性，進一步提出了一種面向服務質量的個性化推薦方法。該方法利用服務Qos特征將眾多功

5、能相同或相似的服務聚集成若干Qos服務類，并通過分析用戶對服務類中服務使用情況的相似性發(fā)現(xiàn)鄰居用戶，一方面有助于緩解鄰居用戶發(fā)現(xiàn)過程中面臨的數(shù)據(jù)稀疏性問題，另一方面有助于根據(jù)鄰居用戶使用服務的情況為目標用戶推薦滿足其服務質量個性化需求的服務。
　　綜上所述，本論文對服務的個性化推薦問題進行了深入研究，建立了面向服務的社會化標簽模型，分別提出了一種面向服務功能和面向服務質量的服務個性化推薦方法，并通過一系列的仿真實驗及原型系統(tǒng)實現(xiàn)，