本文關(guān)鍵詞： Web服務(wù) 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 語義分析　出處：《北京郵電大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：SOA因其良好的擴(kuò)展性和靈活性得到了日漸廣泛的使用。作為SOA的主要實現(xiàn)方式,Web服務(wù)也日益受到服務(wù)開發(fā)者們的重視。Web服務(wù)可以被靈活地集成到開發(fā)者自身的業(yè)務(wù)邏輯之中,極大地降低了業(yè)務(wù)開發(fā)的成本,提高了開發(fā)的效率。因此,開發(fā)人員急迫地期盼能夠快速地發(fā)現(xiàn)其所需的Web服務(wù)。然而,目前基于UDDI的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方式已經(jīng)難以滿足用戶的需求,這嚴(yán)重地降低了SOA開發(fā)的效率。本文提出了建立在Web服務(wù)搜索引擎之上的服務(wù)推薦系統(tǒng),利用協(xié)同過濾等推薦方法,從用戶的數(shù)據(jù)中發(fā)掘智慧,幫助開發(fā)者們發(fā)現(xiàn)想要的Web服務(wù),以提高SOA的開發(fā)效率。 本文提出的Web服務(wù)推薦子系統(tǒng)是Web服務(wù)搜索引擎中的一個核心模塊。Web服務(wù)推薦子系統(tǒng)針對四個典型的應(yīng)用場景,采取了不同的推薦算法,向用戶作個性化的服務(wù)推薦。筆者采用改進(jìn)后的牛頓冷卻定律算法進(jìn)行熱門服務(wù)推薦。同時,筆者改進(jìn)了基于用戶和基于物品的協(xié)同過濾算法,分別使用基于瀏覽歷史的協(xié)同過濾算法和基于標(biāo)簽的語義相關(guān)度算法來減輕冷啟動帶來的問題。筆者還提出了基于標(biāo)簽分類的推薦算法來進(jìn)行個性化的服務(wù)推薦。最后,筆者還設(shè)計了QoS過濾及排名算法,以此來保證個性化推薦服務(wù)的質(zhì)量。 本文首先研究了商用推薦系統(tǒng)及Web服務(wù)推薦系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀介紹了推薦系統(tǒng)中常用的技術(shù)和方法。在此基礎(chǔ)之上,對Web服務(wù)推薦子系統(tǒng)的需求進(jìn)行了詳細(xì)的分析,將推薦目標(biāo)定位為個性化的廣度推薦。然后,本文詳細(xì)地介紹了Web服務(wù)推薦子系統(tǒng)的設(shè)計以及實現(xiàn)。在此之后,針對系統(tǒng)的各個模塊進(jìn)行了詳細(xì)的單元測試,同時,也對整個系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)測試,以驗證設(shè)計的合理性。最后,本文對Web服務(wù)推薦子系統(tǒng)進(jìn)行了工作總結(jié),并且提出了尚需完善的地方。
[Abstract]:SOA is widely used because of its good expansibility and flexibility. It is the main way to implement SOA. Web services are increasingly valued by service developers. Web services can be flexibly integrated into the developer's own business logic, greatly reducing the cost of business development. As a result, developers urgently expect to be able to quickly discover the Web services they need. At present, the Web service discovery method based on UDDI has been difficult to meet the needs of users. This seriously reduces the efficiency of SOA development. This paper proposes a service recommendation system based on Web services search engine, using collaborative filtering and other recommendation methods to extract wisdom from users' data. Help developers find the desired Web services to improve the efficiency of SOA development. The Web services recommendation subsystem proposed in this paper is a core module in the Web services search engine. The web services recommendation subsystem adopts different recommendation algorithms for four typical application scenarios. The author uses the improved Newton's cooling law algorithm to recommend the popular service. At the same time, the author improves the collaborative filtering algorithm based on users and articles. The cooperative filtering algorithm based on browsing history and the semantic correlation algorithm based on label are used to alleviate the problem caused by cold start, and the recommendation algorithm based on label classification is put forward to carry out personalized service recommendation. ... finally. The author also designs QoS filtering and ranking algorithm to ensure the quality of personalized recommendation service. This paper first studies the current situation of commercial recommendation system and Web service recommendation system, and introduces the common technologies and methods in recommendation system. The requirement of Web service recommendation subsystem is analyzed in detail, and the recommendation target is defined as personalized breadth recommendation. Then. This paper introduces the design and implementation of Web service recommendation subsystem in detail. After that, the unit test is carried out for each module of the system, at the same time, the whole system is also tested. In order to verify the rationality of the design. Finally, this paper summarizes the work of Web services recommendation subsystem, and puts forward some points that need to be improved.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3

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