[发明专利]基于社交网络的服务推荐方法

说明书

技术领域

本发明属于Web服务推荐领域，尤其涉及一种基于社交网络的服务推荐方法。

背景技术

Web服务是一种可以用来解决跨网络应用集成问题的开发模式，这种模式为实现“软件作为服务（Software as a service）”提供了技术保障。而“软件作为服务”实质上是一种提供软件服务的机制，这种机制可以在网络上暴露可编程接口，并通过这些接口来共享站点开放出来的功能。近年来，Web服务在企业应用集成、电子贸易和商业流程管理领域得到广泛应用，导致因特网上可用的Web服务越来越多，这为用户从大量的候选服务中找到能满足用户功能性和非功能性需求的服务带来了很大的挑战。尽管服务发现技术能帮助用户检索目标服务，然而服务发现是一个被动的过程，意味着需要用户提前了解清楚他们对服务的需求。而在很多情况下，一方面用户无法描述清楚他们对服务的需求；另一方面也不确定因特网上是否存在能满足他们需求的服务。从而使得服务推荐在帮助用户走出服务过载困境以及自动为用户发现合适的服务方面扮演着越来越大的作用。

当前传统推荐系统的推荐算法可以分成两大类：影响力排名和协同过滤。影响力排名推荐技术旨在社交网络中寻找最有影响力的人，基于影响力排名技术的推荐系统向活跃用户推荐最受欢迎的服务，该类技术主要包含如下这些算法：Reputation,Hits和PageRank。采用影响力排名推荐技术的推荐系统具有直观易懂，计算量小，简单和全面的优点；该类算法的缺陷也显而易见，它是一类非个性化的推荐技术，而个性化推荐在现今的推荐系统中已经成为一个必须具备的要素；协同过滤推荐算法目前主要划分成两类：基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法。基于用户的协同过滤推荐算法基于这样一个假设，即如果用户对一些项目的评分比较相似，则他们对其他项目的评分也比较相似，从而得出活跃用户的相似用户组对某个项目的评分逼近活跃用户对该项目的评分。基于项目的协同过滤推荐算法认为，用户对不同项目的评分存在相似性，当需要估计用户对某个项目的评分时，可以以用户对该项目的若干相似项目的评分进行估计。采用协同过滤推荐技术的推荐系统具有个性化推荐，综合考虑用户历史调用记录和推荐准确的优点，但也存在不足的地方，在协同过滤推荐算法中，并没有把服务对于用户的可信性考虑在内，无法模拟现实情况下，活跃用户更愿意调用自己信任的用户为其推荐的服务的情况。当前越来越多的基于社交网络的服务推荐系统涌现，如社会化购物、社会化问答，内容分享社区和垂直社区等。社会化推荐之所以受到很多网站的重视，是因为有如下优点：1）好友推荐可以增加推荐的信任度。好友往往是用户最信任的，用户往往不一定信任计算机的智能，但会信任好朋友的推荐。2）社交网络可以解决零启动的问题。从而我们可以在没有用户行为记录时，通过推荐其好友喜欢的服务，就给用户提供较高质量的推荐结果，部分解决了推荐系统的零启动问题。

发明内容

本发明目的在于如何在大量的候选服务中为用户推荐其潜在需要的服务，提出了一种基于用户信任关系对服务进行评价的方法。本发明提出了一种基于社交网络的服务推荐方法，该方法的创新性表现在：1）把用户的历史服务调用记录考虑在内，使得为用户推荐的服务更能满足用户的需求；2）在现实情况下，用户更信任好友为其推荐的服务，在提出的方法中，同时考虑了用户之间的信任关系；3）对服务按照功能属性进行了细粒度的划分，相对于用户的需求更加具有针对性。综合考虑以上因素为活跃用户推荐其潜在需要的服务。

相关概念与定义：