融合语义相似度的协同过滤服务推荐算法研究

发布时间：2025-05-15 03:49

　　在Web2.0时代,基于互联网的Web服务因其高效率、低成本、松散耦合的特性,逐渐被开发者所青睐。此外,Mashup作为组合了多种单一功能的Web服务而提供复杂应用场景需求的软件,得到了研究者的广泛关注。然而,在Mashup的开发过程中,通过开发者手动选择Web服务的方式难以满足日益复杂的用户需求,如何从各种可用的Web服务中找到最合适的服务集合是一个具有挑战性的研究课题。近年来,协同过滤算法被广泛应用在服务推荐模型中,但该算法并不能在稀疏的Mashup-Service调用矩阵中捕捉到两者间复杂的交互信息,这会导致较低的推荐性能。针对这个问题,本文提出了一种融合内容相似度的协同过滤服务推荐算法。另外,基于社交网络的服务推荐算法也被研究者应用到了Web服务推荐中,该方法的缺陷在于没有有效利用Mashup与服务中的辅助信息,导致模型的推荐性能提升有限,此外,本文注意到协同过滤推荐算法的另一个缺陷是没有针对不同的场景而生成不同的服务推荐方案。针对这两个问题,本文提出了一种融合异构信息网络与主题模型的协同过滤服务推荐算法。本文所做的主要工作如下:一、提出了一种融合内容相似度的协同过滤服务推荐算法...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与研究现状
    1.2 论文的组织结构与内容
第2章 相关理论及技术
    2.1 Web服务基础知识
        2.1.1 Web服务的体系结构
        2.1.2 Web服务的特点
    2.2 Mashup基础知识
        2.2.1 Mashup的介绍
        2.2.2 Mashup的结构
    2.3 协同过滤推荐算法
        2.3.1 基于用户的协同过滤推荐
        2.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法
        2.3.3 基于模型的协同过滤推荐算法
    2.4 本章小结
第3章 融合语义相似度的协同过滤服务推荐算法
    3.1 研究背景
    3.2 问题定义
    3.3 算法框架
    3.4 Web服务推荐算法
        3.4.1 矩阵分解技术
        3.4.2 融合语义相似度的协同过滤服务推荐算法
    3.5 实验与评估
        3.5.1 实验参数介绍
        3.5.2 实验数据准备
        3.5.3 评估标准
        3.5.4 对比方法
        3.5.5 实验结果
    3.6 本章小结
第4章 融合异构信息网络与主题模型的协同过滤服务推荐算法
    4.1 研究背景
    4.2 算法框架
    4.3 Web服务推荐算法
        4.3.1 异构信息网络
        4.3.2 LDA主题模型
        4.3.3 贝叶斯个性化排序算法
        4.3.4 融合异构信息网络与主题模型的协同过滤服务推荐算法
    4.4 实验与评估
        4.4.1 实验参数介绍
        4.4.2 实验数据准备
        4.4.3 评估标准
        4.4.4 对比方法
        4.4.5 对实验结果的分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
附录A 攻读学位期间发表的论文与科研成果清单
致谢



本文编号：4046199