發(fā)布時(shí)間：2018-06-19 21:54

  本文選題：WebService推薦模型 + 信任計(jì)算��； 參考：《哈爾濱工程大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：最近幾年,分布式技術(shù)快速發(fā)展,WebService技術(shù)作為一種新型的分布式系統(tǒng)計(jì)算模型,其使用規(guī)模也在企業(yè)管理以及電子商務(wù)領(lǐng)域快速擴(kuò)大,WebService推薦模型也應(yīng)時(shí)而生,在WebService的推廣方面起到了巨大的作用。傳統(tǒng)WebService推薦模型分為兩種,一種是基于WebService功能的推薦,另一種則是基于協(xié)同過濾算法的推薦。但是這兩種推薦模型也存在各自的問題,基于WebService功能的推薦模型受限于完備的功能描述本體庫以及準(zhǔn)確的功能分析匹配算法,基于協(xié)同過濾的推薦模型則會(huì)受到數(shù)據(jù)密度以及系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題的影響。為了避免這些問題對(duì)推薦系統(tǒng)的巨大影響,本文另辟蹊徑,選擇時(shí)下熱門的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為推薦參考,根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中相似關(guān)系和信任關(guān)系對(duì)推薦參數(shù)的影響設(shè)計(jì)算法,提出基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的WebService推薦模型。首先研究了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中信任關(guān)系的度量方式和信任在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的傳播機(jī)制。在直接信任關(guān)系度量方面,本文根據(jù)用戶公共好友列表規(guī)模來進(jìn)行計(jì)算。而信任傳播機(jī)制研究主要分為串行信任計(jì)算和并行信任計(jì)算兩個(gè)方面,分別選取距離比例法和取最大值法進(jìn)行計(jì)算。其次研究了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中相似關(guān)系的度量方式,分析了傳統(tǒng)相似性算法例如皮爾遜相關(guān)系數(shù)和余弦夾角相似性的不足之處,然后結(jié)合WebService的特點(diǎn)以及傳統(tǒng)相似性算法設(shè)計(jì)了基于Qos屬性參數(shù)的相似度計(jì)算公式,用來度量用戶之間相似度以及服務(wù)之間相似度。然后針對(duì)算法在數(shù)據(jù)量增大的情況下出現(xiàn)的性能方面下降的問題,提出了基于分團(tuán)的相似度網(wǎng)絡(luò)過濾方式,將具有相同興趣的用戶放在相同分團(tuán)之中,同時(shí)根據(jù)設(shè)置閾值因子對(duì)分團(tuán)中的相似度進(jìn)行限制,最終過濾掉相似度較低節(jié)點(diǎn)之間的相似關(guān)系,提高相似度算法的準(zhǔn)確程度。結(jié)合兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間相似推薦度和信任推薦度計(jì)算出綜合推薦度,然后聯(lián)合綜合推薦度與WebService質(zhì)量評(píng)估模型的屬性參數(shù)計(jì)算WebService的推薦度,最終根據(jù)推薦度高低進(jìn)行WebService推薦。最后本文針對(duì)三個(gè)模型設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn),分別對(duì)推薦結(jié)果的精確程度進(jìn)行對(duì)比與分析,驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)WebService推薦模型在推薦精度方面的性能優(yōu)化。
[Abstract]:In recent years, distributed technology has developed rapidly as a new type of distributed system computing model, and its scale of use has also expanded rapidly in the field of enterprise management and electronic commerce. In the promotion of Web Service has played a huge role. Traditional Web Service recommendation models can be divided into two types, one is recommendation based on Web Service function, the other is recommendation based on collaborative filtering algorithm. However, these two recommendation models also have their own problems. The recommendation model based on Web Service function is limited by the complete function description ontology library and the accurate function analysis and matching algorithm. The recommendation model based on collaborative filtering is affected by the data density and the cold start problem of the system. In order to avoid the huge influence of these problems on the recommendation system, this paper chooses the popular social network technology as the recommendation reference, and designs the algorithm according to the influence of the similarity relation and the trust relation on the recommendation parameter in the social network. A web service recommendation model based on social network is proposed. Firstly, the measurement of trust relationship in social network and the communication mechanism of trust in social network are studied. In terms of direct trust measurement, this paper calculates the size of the user's list of public friends. The research of trust propagation mechanism is mainly divided into serial trust computation and parallel trust computing. Distance ratio method and maximum value method are selected to calculate the trust propagation mechanism. Secondly, the measurement of similarity in social networks is studied, and the shortcomings of traditional similarity algorithms such as Pearson correlation coefficient and cosine angle similarity are analyzed. Then, combining the characteristics of Web Service and the traditional similarity algorithm, the similarity calculation formula based on QoS attribute parameters is designed to measure the similarity between users and services. Then aiming at the problem that the performance of the algorithm decreases when the amount of data increases, a similarity network filtering method based on clustering is proposed, in which users with the same interest are placed in the same group. At the same time, according to setting threshold factor to limit the similarity in the cluster, filter out the similarity relationship between the lower nodes, and improve the accuracy of the similarity algorithm. Combining the similarity recommendation degree and trust recommendation degree between two user nodes, the comprehensive recommendation degree is calculated, then the recommendation degree of Web Service is calculated by combining the attribute parameter of the comprehensive recommendation degree with the attribute parameter of the Web Service quality evaluation model, and finally the Web Service recommendation is carried out according to the recommendation degree. Finally, this paper designs related experiments for the three models, compares and analyzes the accuracy of the recommended results, and verifies the performance optimization of the Web Service recommendation model designed in this paper.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3;TP393.09

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本文編號(hào)：2041444