[发明专利]一种基于用户偏好特征建模的Web 服务推荐方法

说明书

技术领域

本发明属于服务计算技术领域与电子商务领域，特别涉及一种基于用户偏好特征建模的Web服务推荐方法。

背景技术

互联网的发展推动了网络和软件的有机融合，云计算技术的涌现则进一步加速了面向服务软件的开发与应用。面向服务的软件将软构件的功能以Web服务的形式发布从而促进异构平台间的软件复用，或者将软件以Web服务或SaaS(Software as a Service)应用的形式向用户交付。面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture，SOA)是实现分布、异构信息系统开发和集成的基础框架，而Web服务是SOA背后的关键性支持技术之一，它具有自包含、自描述以及模块化应用的特点，可在Web上发布、发现与使用。随着Web服务规模的增长与Web服务描述的异构性，导致用户搜寻自己感兴趣服务的难度和成本越来越高，为软件开发者有效发现、组合和重用Web服务带来了极大的挑战。另外，大量的服务因为访问量小被放在服务注册库中不为人知，这类服务中或许有一些是用户感兴趣的，但是没有外界的帮助，用户根本无法找到它们。因此，在动态多样的Internet服务市场中，Web服务发现是实现服务共享和复用的前提，而服务推荐是一种有效地促进Web服务发现和选择的技术，以主动感知用户需求的方式向用户推荐服务，提升用户的满意度。

个性化的Web服务推荐是服务推荐的主要研究方向，通常个性化方式推荐服务的过滤效果及推荐结果被用户接受的程度远大于非个性化推荐。个性化服务推荐就是利用个性化技术将用户的隐含需求组成过滤条件，对服务资源流进行过滤，把服务资源流中符合用户需求的内容提取出来进行推荐，一般包括用户建模、服务匹配和推荐输出三个步骤来实现。

目前，Web服务的个性化推荐研究主要包含以下几类：

1）基于语义技术的服务发现与推荐，该方法主要从语义相似的角度，建模用户的服务内容、主题、接口等偏好模型，然后依据偏好模型查找满足用户兴趣与需求的服务。但是这类推荐方法通常是面向单一类型服务的推荐，例如Web服务描述语言(Web Services Description Language，WSDL)描述的服务、Web服务本体语言（Ontology Web Language for Services，OWL-S）描述的Web服务或者是自然语言描述的Web API（Application Programming Interface），因此，缺乏服务推荐应用的通用性。

2）利用服务的QoS（Quality of Service）等信息进行服务推荐，QoS属性包括响应时间，可靠性，可维护性等多个方面，但是由于Web服务QoS信息不稳定，通常需要在用户的客户端进行获取，因此，获取用户的QoS信息是难度很大的工作。不同用户对同一Web服务的QoS感受通常存在一定差异。这种差异受多种因素的影响，如网络环境、编程语言、运行平台及主观感受等，如果简单地使用其它用户体验到的Web服务QoS进行预测而忽略用户个体因素，会很大程度上影响预测的准确性。

3）利用用户的社交网络信息进行服务推荐，该方法主要是从社会网络的视角发现用户间的潜在关联，进行服务发现和推荐。Maaradji A提出一种基于社会网络的服务组合方法，利用用户的社会网络所集聚的信息，动态地给用户推荐Web API服务。Jason J.J提出给予社交网络推荐情境感知的移动服务，通过挖掘社交关系来提供情境支持，通过邻居用户的情境来预测用户的情境，进而产生移动服务推荐。在利用社交网络信息推荐过程中，社交信息往往不全面，导致推荐信息单一化。

因此，针对互联网上Web服务规模剧增与Web服务异构性的特点，以及已有的Web服务推荐方法中存在的不足，如何进行准确、高效的Web服务推荐便成为服务计算领域中一个亟待解决的关键技术问题。

发明内容

针对上述Web服务推荐方法中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于用户偏好特征建模的个性化Web服务推荐方法，本发明的方法可以适用于多种语言描述的Web服务，如WSDL描述的服务、OWL-S描述的服务以及文本语言等方式描述的Web服务，具有普适性。

本分明所采用的技术方案是：一种基于用户偏好特征建模的Web服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：从Web服务门户网站上收集Web服务，对Web服务的服务角色、服务目标、服务流程和服务标签进行标注，并注册到Web服务平台中的服务注册库中，进而建立Web服务描述文档；