本文關(guān)鍵詞：基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著Web技術(shù)的迅速發(fā)展,Web服務(wù)作為一個新型的可重復使用的軟件功能被提出并得到廣泛應(yīng)用。當前Web服務(wù)數(shù)量劇增,且服務(wù)請求者的個性化需求日益凸現(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求。服務(wù)推薦致力于為用戶提供符合其個性化需求的Web服務(wù),并成為一個新的研究熱點。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,從而達到改進服務(wù)推薦的效果�，F(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Web服務(wù)各個參與方的關(guān)系。針對該問題,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,對經(jīng)典的Net Clus算法改進,利用Web服務(wù)與各參與方之間的關(guān)系改進服務(wù)聚類效果。根據(jù)Web服務(wù)聚類信息,對Web服務(wù)推薦系統(tǒng)進行分析與設(shè)計,通過實現(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:①分析了Web服務(wù)的主要技術(shù)和標準以及現(xiàn)有的各種聚類方法的特點,研究了信息網(wǎng)絡(luò)分析方法的發(fā)展過程和協(xié)同過濾推薦算法的現(xiàn)狀。②針對Web服務(wù)與各個參與方之間的關(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)。③提出了MAO-Net Clus算法,實現(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Net Clus算法中單個目標節(jié)點無法與一種屬性節(jié)點中多個不同節(jié)點相連的問題。通過仿真實驗證明,所提出的算法相比原始算法的聚類效果在推薦準確度上有所提高,評估了在不同稀疏度、簇的數(shù)量和迭代次數(shù)的情況下算法的穩(wěn)定性。④分析了現(xiàn)有Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的不足之處,詳細闡述了Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的需求,設(shè)計了基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)原型。通過需求分析設(shè)計了系統(tǒng)架構(gòu)、功能結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)庫,并詳細設(shè)計了各個功能的具體流程。⑤根據(jù)設(shè)計的Web服務(wù)推薦系統(tǒng),采用JAVA語言和My SQL數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了Web服務(wù)推薦系統(tǒng)原型。給出了原型中各個功能實現(xiàn)后的效果圖,最后對推薦系統(tǒng)進行了功能測試。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò) 聚類 Web服務(wù) 推薦系統(tǒng)
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;TP391.3
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景與研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 1.4 本章小結(jié)11-12
• 2 相關(guān)技術(shù)分析12-21
• 2.1 Web服務(wù)12-14
• 2.2 聚類算法14-16
• 2.3 異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)16-18
• 2.4 協(xié)同過濾算法18-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 3 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)聚類研究21-37
• 3.1 基于Web服務(wù)關(guān)系的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)模型21-25
• 3.1.1 節(jié)點及關(guān)系描述21-23
• 3.1.2 關(guān)系及節(jié)點權(quán)重描述23-25
• 3.2 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)聚類25-30
• 3.2.1 MAO-NetClus算法25-26
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)初始化26-28
• 3.2.3 計算先驗概率28
• 3.2.4 計算后驗概率28-29
• 3.2.5 K均值聚類29-30
• 3.2.6 迭代停止條件30
• 3.3 聚類結(jié)果分析30-36
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)30-31
• 3.3.2 實驗及評估標準31-32
• 3.3.3 實驗結(jié)果分析32-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 4 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)分析與設(shè)計37-52
• 4.1 Web服務(wù)推薦系統(tǒng)總體需求分析37-39
• 4.1.1 推薦系統(tǒng)功能描述37-39
• 4.1.2 推薦系統(tǒng)非功能描述39
• 4.2 Web服務(wù)推薦系統(tǒng)功能分析39-41
• 4.3 Web服務(wù)推薦總體設(shè)計41-45
• 4.3.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計41-42
• 4.3.2 推薦系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計42-43
• 4.3.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計43-45
• 4.4 Web服務(wù)推薦系統(tǒng)模塊設(shè)計45-50
• 4.4.1 用戶信息管理模塊46
• 4.4.2 基于WSDL文檔上傳的服務(wù)發(fā)布模塊46-47
• 4.4.3 基于用戶需求的服務(wù)查找模塊47-48
• 4.4.4 基于用戶反饋的服務(wù)評價模塊48-49
• 4.4.5 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的服務(wù)推薦模塊49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-52
• 5 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聚類的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)52-60
• 5.1 推薦系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境52
• 5.2 Web服務(wù)推薦系統(tǒng)功能實現(xiàn)52-58
• 5.2.1 用戶信息管理52-54
• 5.2.2 基于WSDL的服務(wù)發(fā)布54-55
• 5.2.3 基于服務(wù)與提供商信息的服務(wù)查找55-56
• 5.2.4 基于評價與響應(yīng)時間的服務(wù)評價56-57
• 5.2.5 基于聚類與評價預測的服務(wù)推薦57-58
• 5.3 功能測試58-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 6 結(jié)論與展望60-62
• 6.1 結(jié)論60
• 6.2 工作展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-66
• 附錄66

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