基于異構網絡聚類的Web服務推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著Web技術的迅速發(fā)展，Web服務作為一個新型的可重復使用的軟件功能被提出并得到廣泛應用。當前Web服務數(shù)量劇增，且服務請求者的個性化需求日益凸現(xiàn)，傳統(tǒng)的服務發(fā)現(xiàn)和選擇模式已難以滿足用戶的請求。服務推薦致力于為用戶提供符合其個性化需求的 Web服務，并成為一個新的研究熱點。其中，Web服務聚類可以將具有相同或相似特性的Web服務聚集，從而達到改進服務推薦的效果。
　　現(xiàn)有的Web服務聚類方法主要基于Web服務描述信息，忽略了We

2、b服務各個參與方的關系。針對該問題，本文研究基于異構服務網絡的Web服務聚類方法，對經典的NetClus算法改進，利用Web服務與各參與方之間的關系改進服務聚類效果。根據(jù)Web服務聚類信息，對Web服務推薦系統(tǒng)進行分析與設計，通過實現(xiàn)系統(tǒng)原型，將算法應用到Web服務推薦系統(tǒng)中。
　　本文所做的主要工作如下：
　?、俜治隽薟eb服務的主要技術和標準以及現(xiàn)有的各種聚類方法的特點，研究了信息網絡分析方法的發(fā)展過程和協(xié)同過濾推薦算法

3、的現(xiàn)狀。
　?、卺槍eb服務與各個參與方之間的關系，利用異構信息網絡分析方法，構建了一種異構服務網絡。該異構網絡模型考慮了Web服務與Web服務屬性、Web服務與提供商以及Web服務與用戶之間的關系，并在模型中引入了響應時間，為基于異構網絡的Web服務聚類算法提供了模型基礎。
　?、厶岢隽薓AO-NetClus算法，實現(xiàn)了基于異構服務網絡的Web服務聚類。該算法解決了NetClus算法中單個目標節(jié)點無法與一種屬性節(jié)點中多個

4、不同節(jié)點相連的問題。通過仿真實驗證明，所提出的算法相比原始算法的聚類效果在推薦準確度上有所提高，評估了在不同稀疏度、簇的數(shù)量和迭代次數(shù)的情況下算法的穩(wěn)定性。
　　④分析了現(xiàn)有Web服務推薦系統(tǒng)的不足之處，詳細闡述了Web服務推薦系統(tǒng)的需求，設計了基于異構網絡聚類的Web服務推薦系統(tǒng)原型。通過需求分析設計了系統(tǒng)架構、功能結構以及數(shù)據(jù)庫，并詳細設計了各個功能的具體流程。
　?、莞鶕?jù)設計的Web服務推薦系統(tǒng)，采用JAVA語言和My