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《基于qos個性化web服務推薦方法的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、基于QoS的個性化Web服務推薦方法研究學位類型：學術(shù)型學位學科（專業(yè)學位類別）：計算機科學與技術(shù)作者姓名：姜葉春作者學號：09010502006導師姓名及職稱：劉建勛教授實踐導師姓名及職稱：無學院名稱：計算機科學與工程學院論文提交日期：2012年6月10日學位授予單位：湖南科技大學ResearchonPersonalizedQoS-basedWebServiceRecommendationMethodTypeofDegreeAcademicDegreeDisciplineComputerScienceandTechnol
2、ogyCandidateYechunJiangStudentNumber09010502006SupervisorandProfessionalTitleProf.JianxunLiuPracticeMentorandProfessionalTitleNoneSchoolComputerScienceandEngineeringDateJune10,2012UniversityHunanUniversityofScienceandTechnology學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研
3、究所取得的研究成果。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。作者簽名：日期：年月日學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者完全了解學校有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)湖南科技大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文
4、。涉密論文按學校規(guī)定處理。作者簽名：日期：年月日導師簽名：日期：年月日摘要近年來，Web服務作為一種新興的Web應用模式和一種嶄新的分布式計算模型，發(fā)展非常迅速。但是，伴隨著Web服務交易規(guī)模的進一步擴大，交易平臺為用戶提供越來越多選擇的同時，結(jié)構(gòu)也變得更加復雜。一方面，對于用戶而言，Web服務的種類和個數(shù)快速增長，用戶陷入了信息過載的困境，通常需要花費大量的時間才能找到自己需要的服務；另一方面，對于服務提供者而言，瀏覽大量無關(guān)的信息和產(chǎn)品的過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。Web服務推薦系統(tǒng)模擬銷售人員向
5、用戶提供Web服務推薦，幫助用戶找到所需的Web服務，從而順利完成交易過程。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，Web服務推薦系統(tǒng)能夠節(jié)省用戶時間、有效保留用戶、防止用戶流失，提高系統(tǒng)的銷售能力。服務質(zhì)量(QoS)是成功進行Web服務推薦的關(guān)鍵性因素。目前，基于QoS的Web服務推薦技術(shù)方面的研究有限，現(xiàn)有的研究仍然存在著個性化推薦程度不高以及推薦效率低等問題，推薦效率仍需進一步提高。本文針對Web服務推薦系統(tǒng)中面臨的主要問題，對Web服務推薦系統(tǒng)中個性化推薦算法進行了探索和研究。本文的研究成果和創(chuàng)新點主要表現(xiàn)在如下兩個方面：(1)提
6、出了一種有效的個性化協(xié)同過濾算法來進行Web服務推薦。與傳統(tǒng)的皮爾遜系數(shù)計算相似度不同，本文提出的方法在計算用戶之間的相似度時，考慮了服務的個性化特征。計算服務之間的相似度時，考慮了用戶的個性化特征?；谟脩粝嗨贫饶Ｐ秃头障嗨贫饶Ｐ停ㄟ^聯(lián)合個性化的基于用戶的方法和基于服務的方法，本文提出了一種有效的基于協(xié)同過濾的個性化Web服務推薦方法。實驗結(jié)果表明，該算法在推薦效率上優(yōu)于其他傳統(tǒng)的以及改進的方法。(2)結(jié)合Web服務的QoS的地理位置敏感性特征，本文在個性化推薦算法的基礎上提出了一種QoS位置感知的個性化推薦算法。根
7、據(jù)Web服務QoS數(shù)據(jù)集，本文驗證了QoS屬性與用戶以及服務的地理位置高度關(guān)聯(lián)。因此，本文提出了一種地域模型聚集用戶和服務，并且在地域模型中使用個性化推薦算法。實驗結(jié)果表明，相對與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法和目前最先進的算法，這種方法不僅能夠更加準確的活動用戶進行Web服務推薦，而且能夠極大程度的降低算法的執(zhí)行時間，并且解決了協(xié)同過濾算法冷啟動和難擴展的問題，具有理論價值和現(xiàn)實意義。關(guān)鍵詞：Web服務；推薦系統(tǒng)；個性化；協(xié)同過濾；皮爾遜相關(guān)系數(shù)iABSTRACTWebservice,asanewmodelofWebapplicat
8、ionsanddistributedcomputing,isdevelopingveryfastinrecentyears.However,alongwiththefurthergrowofWebservicetradingscale,theonlinetradingplatformstructureg
