基于半監(jiān)督聚類和元路徑鏈路預(yù)測(cè)的Web服務(wù)推薦研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和推薦技術(shù)的快速發(fā)展，推薦系統(tǒng)逐漸呈現(xiàn)出許多新的特性，這為推薦系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)。Web服務(wù)推薦作為具有智能化特征，以滿足潛在用戶需求、主動(dòng)推薦為手段的方法，使人們從主動(dòng)尋找信息到通過推薦算法為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦的轉(zhuǎn)變，并且有效地緩解了當(dāng)前信息過載的問題，越來越引起人們的廣泛關(guān)注。
　　與傳統(tǒng)的服務(wù)推薦相比，目前的服務(wù)推薦更加社會(huì)化和網(wǎng)絡(luò)化，需要準(zhǔn)確提取用戶所處的情境和偏好，才能生成有效的推薦結(jié)果，但現(xiàn)有的服務(wù)推薦方法通

2、常只注重情境信息，忽略了用戶的社交關(guān)系。而這種關(guān)系能夠提高推薦的準(zhǔn)確性和有效性，因此，結(jié)合情境信息和社會(huì)化因素進(jìn)行服務(wù)推薦的技術(shù)已經(jīng)成為目前推薦領(lǐng)域的重要課題。本文以國家自然科學(xué)基金“移動(dòng)環(huán)境下基于異構(gòu)空間信息網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)化服務(wù)推薦研究”為支撐，引入異構(gòu)空間信息網(wǎng)絡(luò)的思想，通過半監(jiān)督聚類和元路徑鏈路預(yù)測(cè)算法挖掘各參與方之間的潛在關(guān)系，并結(jié)合一定的推薦策略，進(jìn)而改進(jìn)Web服務(wù)推薦效果。本文的主要研究工作如下：
　?、俜治隽爽F(xiàn)有的Web

3、服務(wù)的現(xiàn)狀，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)空間信息網(wǎng)絡(luò)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，并對(duì)本文的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了描述。
　?、卺槍?duì)現(xiàn)有的Web服務(wù)推薦的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了分析，對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中參與方的特征進(jìn)行分析，并對(duì)參與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行了度量，并構(gòu)建了一個(gè)基于用戶和服務(wù)的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。
　?、厶岢隽嘶诎氡O(jiān)督用戶聚類和元路徑鏈路預(yù)測(cè)結(jié)合的推薦算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶與用戶之間關(guān)系的度量，并通過計(jì)算異構(gòu)空間信息網(wǎng)絡(luò)中的用戶和服務(wù)，服務(wù)和服務(wù)，用戶和用戶三條

4、不同的邊的類型的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，之后通過隨機(jī)游走算法得出不同元路徑之間的連接概率值。并通過實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)的推薦算法對(duì)比，驗(yàn)證該算法的有效性。
　?、芡ㄟ^對(duì)目前的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)存在的問題進(jìn)行分析，闡述了推薦系統(tǒng)的總體需求與設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了基于半監(jiān)督聚類和元路徑鏈路預(yù)測(cè)的Web服務(wù)推薦系統(tǒng)，并詳細(xì)描述了各個(gè)功能模塊的具體的需求和流程。
　?、莶捎昧薐ava語言和My SQL數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了該Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的原型，給出了其中重要部分的