基于多層次關(guān)系的服務(wù)推薦研究.pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的迅速發(fā)展，越來越多的服務(wù)被部署到互聯(lián)網(wǎng)上，服務(wù)計算領(lǐng)域隨之飛速發(fā)展。其中，服務(wù)組合是對現(xiàn)有Web服務(wù)進(jìn)行組合復(fù)用以創(chuàng)造新服務(wù)的技術(shù)，mashup為其實(shí)現(xiàn)形式之一。該技術(shù)能更加方便快捷地實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)有服務(wù)的重用，從而應(yīng)對用戶的個性化需求。隨著互聯(lián)網(wǎng)上服務(wù)數(shù)量的快速增長，如何推薦合適的服務(wù)用來組合越來越成為一個迫切需要研究的問題。
　　由于服務(wù)組合往往遵循特定模式，因而可以從已有服務(wù)組合挖掘多層次的信息，

2、以對新的服務(wù)組合創(chuàng)建過程進(jìn)行推薦。目前服務(wù)計算領(lǐng)域已經(jīng)存在一些面向服務(wù)組合創(chuàng)建過程的推薦技術(shù)，但仍存在一些問題。這些問題主要表現(xiàn)在以下幾個方面：（1）冷啟動問題，無法推薦新服務(wù)或新的服務(wù)組合。（2）推薦來源于單一的信息，豐富度不足。（3）推薦中沒有考慮服務(wù)的相互協(xié)作，缺乏整體性。
　　針對以上傳統(tǒng)的服務(wù)組合推薦中存在的不足，本文通過采集和挖掘服務(wù)組合的歷史數(shù)據(jù)，提出基于這些數(shù)據(jù)對服務(wù)模型進(jìn)行多層次學(xué)習(xí)的方法，以設(shè)計出能有效利用多源

3、信息的服務(wù)推薦算法，從而為創(chuàng)建中的服務(wù)組合給出更加準(zhǔn)確、全面的服務(wù)推薦方案。
　　本文的主要研究工作體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　1.提出了一個結(jié)合頻繁項(xiàng)和主題模型的多層次推薦方法，為 mashup創(chuàng)建中的單步推薦問題提供解決方案，解決無法推薦新服務(wù)的問題。
　　2.提出了一個挖掘知識庫中的多源關(guān)系的方法，并將多層次關(guān)系建立統(tǒng)一建模，為mashup創(chuàng)建中的完整推薦問題提供解決方案。在此研究中，進(jìn)一步應(yīng)用了包推薦的思想，將推