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服务个性化技术与系统
作 者: 许飒爽
导 师: 曹健
学 校: 上海交通大学
专 业: 计算机应用
关键词: 服务计算 个性化 推荐算法 贝叶斯网络 关联规则
分类号: TP393.09
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 126次
引 用: 1次
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内容摘要
随着互联网的发展和应用的不断延伸,互联网上的应用和资源呈现出跨组织性、技术多样性、异构性等特点,而传统僵硬、紧耦合的应用集成方式无法适应开放、多变的环境。服务计算作为一种新兴的分布式计算模式给开放环境下的分布式应用集成问题带来了曙光。面向服务架构通过发布-查找-绑定的模式为使用服务资源提供了基本保障,但是服务所具有的使用者与提供者相分离的特征增加了用户理解、得到及使用所需服务的难度。特别是当用户的需求随着应用构造过程的演进而变化时,如何让用户及时的得到合适的服务是一个需要解决的问题。该文首先提出了利用可定制的语义模板来为Web服务进行语义标注的方法,从而提高了服务资源的可理解性,为服务的选取和推荐提供了基础;其次,提出了一种基于贝叶斯网络的用户行为模型,该模型能准确地反映用户的执行动向;然后为了解决同种服务类型内多个服务的偏好问题,提出了基于向量空间模型的用户兴趣模型;接下来,改进了经典的关联规则挖掘算法Apriori算法,并将它应用到服务个性化推荐中;最后,给出了服务个性化推荐系统的实现原型。通过试验表明,该个性化推荐系统有较好的推荐效果,可以满足用户不断变化的各种需求。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-7 第一章 引言 7-13 1.1 研究背景 7 1.2 国内外的研究现状 7-11 1.2.1 服务描述及语义基础 7-8 1.2.2 服务发现 8-10 1.2.3 推荐系统 10-11 1.3 研究的目标及其主要的内容 11-12 1.4 本文的组织结构及其章节编排 12-13 第二章 相关技术 13-19 2.1 服务建模技术 13-15 2.2 用户建模技术 15-17 2.3 个性化推荐技术 17-18 2.4 本章小结 18-19 第三章 服务建模 19-30 3.1 语义模板的定义 19-20 3.2 语义模板的特性 20-21 3.3 语义Web 服务建模 21-28 3.3.1 基本语义模板建模 21-23 3.3.2 高级语义模板建模 23-28 3.4 Web 服务语义标注 28-29 3.5 本章小结 29-30 第四章 用户建模 30-38 4.1 基于贝叶斯网络的用户行为模型 30-34 4.1.1 贝叶斯网络的知识表示 30-31 4.1.2 贝叶斯网络在推荐系统中的应用 31-33 4.1.3 贝叶斯网络结构的获取与更新 33 4.1.4 条件概率分布的获取与更新 33-34 4.2 基于向量空间模型的用户兴趣模型 34-37 4.2.1 用户兴趣建模的含义和标准 34-35 4.2.2 用户兴趣模型的常用表示方法 35-36 4.2.3 用户兴趣模型的更新与优化 36-37 4.3 本章小结 37-38 第五章 基于关联规则的服务推荐 38-48 5.1 关联规则的基本概念 38-40 5.1.1 关联规则的定义 38-39 5.1.2 关联规则的分类 39-40 5.1.3 关联规则挖掘方法 40 5.2 关联规则挖掘的典型算法 40-42 5.2.1 经典的Apriori 算法 40-42 5.2.2 Apriori 算法的缺点 42 5.3 基于关联规则的服务推荐 42-47 5.3.1 用户的调用路径 42 5.3.2 最大向前引用事务 42-44 5.3.3 用户频繁调用路径的发现 44-46 5.3.4 算法示例 46-47 5.4 本章小结 47-48 第六章 系统实现与评估 48-54 6.1 系统框架与功能 48-49 6.2 应用实例与分析 49-53 6.2.1 应用举例 49-50 6.2.2 评测指标 50-51 6.2.3 评测结果 51-53 6.3 本章小结 53-54 第七章 总结与展望 54-56 7.1 本文工作回顾 54 7.2 存在的问题及进一步的工作 54-56 参考文献 56-60 致谢 60-61 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 61-63
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