隨著Web服務技術的發(fā)展,其相關產品以及技術越來越成熟,互聯(lián)網上可用的Web服務越來越多,功能相似甚至相同的服務也出現(xiàn)在用戶面前,面對如此眾多的服務,如何選擇出適合用戶需求的服務變得越來越困難。圍繞這一問題,優(yōu)化推薦等算法被引入到了Web服務的選擇過程中,在這些算法中主要將服務的QoS信息作為衡量服務優(yōu)劣的重要標準來進行服務選擇。這些算法從一定程度上提高了服務推薦的質量,但是難以滿足用戶的個性化需求。為解決這一問題,上下文感知技術被引入到服務推薦過程中,在服務推薦過程中通過對用戶行為、喜好以及影響服務質量的上下文信息的分析,選擇出適合當前用戶的最佳服務列表。本文綜合考慮用戶歷史行為記錄、用戶當前狀態(tài)以及服務的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、基于服務的協(xié)同過濾推薦算法、基于Qos信息的服務推薦算法以及基于時間加權的服務推薦算法這四種適合不同上下文情形的服務推薦算法,并且給出了基于不同上下文信息的推薦算法選擇策略。上下文信息在服務推薦過程中起到兩個重要作用,首先它決定服務推薦算法的選擇,其次它作為推薦算法的重要參數(shù)直接影響服務推薦結果的生成。這種上下文感知的Web... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 課題來源
    1.3 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 Web服務研究現(xiàn)狀
        1.3.2 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 上下文感知的Web服務推薦研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究目標及研究內容
    1.5 本文組織結構
    1.6 本章小結
第2章 基礎理論和相關技術
    2.1 Web服務關鍵技術
        2.1.1 Web服務簡介
        2.1.2 Web服務體系結構
    2.2 上下文感知計算
    2.3 Web服務推薦技術
    2.4 本章小結
第3章 上下文感知的Web服務推薦算法
    3.1 基于用戶的協(xié)同過濾算法
    3.2 基于服務的協(xié)同過濾算法
    3.3 基于QoS信息的服務推薦算法
    3.4 基于時間加權的服務推薦算法
    3.5 上下文感知的Web服務推薦算法選擇
    3.6 本章小結
第4章 上下文感知Web服務推薦系統(tǒng)
    4.1 推薦系統(tǒng)框架
    4.2 推薦系統(tǒng)執(zhí)行流程
    4.3 推薦系統(tǒng)的主要模塊實現(xiàn)
        4.3.1 Web服務管理模塊
        4.3.2 上下文感知模塊
        4.3.3 推薦算法選擇模塊
        4.3.4 服務推薦模塊
    4.4 本章小結
第5章 實驗設計和結果分析
    5.1 實驗設計
    5.2 結果分析
    5.3 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 論文工作總結
    6.2 下一步的研究工作
參考文獻
攻讀學位期間公開發(fā)表的論文
致謝



本文編號：3662897