基于图挖掘的服务推荐方法

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1、4DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofUnlvers1tereeMasterofEngineering⑧TITLE：△鱼!垒乜垒丛至望至ng旦垒兰金鱼苎Q!y至鱼金基金鱼Q堡堡鱼旦鱼垒主至Q翌△乜卫!Q垒堡hAuthor：Supervisor：Subject：College：SubmittedDate：2012-01一05浙汀大学硕士学位论文{I帆Y1lll2叭1110叭6w叭0怖1m311112_

2、llIl摘受摘要随着Web服

3、务的爆炸式增长，如何处理信息过载、定位合适的Web服务变得越来越关键。目前已有很多相关的服务推荐方法，但很少有研究通过挖掘服务使用数据中的潜在知识进行服务推荐。本文对服务推荐和图挖掘进行相关研究后，提出了一种基于图挖掘的服务推荐方法。该方法根据图挖掘的结果集扩展用户组合了一半的Web服务并将扩展的结果推荐给用户，来达到帮助用户更快更好地进行服务组合的目的。本文提出的方法可以分为数据准备、数据处理和服务推荐三个阶段。数据准备阶段和数据处理阶段是服务推荐阶段的基础。数据准备阶段的目的是得到数据处理阶段所需

4、的组合服务图数据集。该阶段主要可以分成两步：1)对Web服务进行聚类；2)将执行过的组合Web服务转化为组合服务图。数据处理阶段的目标是挖掘出组合服务图数据集中的频繁子图。为此，我们对gSpan算法进行了扩展和修改，使之可以用于组合服务图的挖掘。服务推荐阶段是整个方法中最主要的阶段。该阶段根据用户组合了一半的Web服务和图挖掘结果集进行推荐，主要可以分成两步：1)确定推荐的频繁子图：2)选择最优的组合Web服务。在确定推荐的频繁子图时，为了估计每个频繁子图满足用户需求的概率，我们设计了Score值的计

5、算公式。在进行最优组合Web服务的选择时，需要计算出组合Web服务各个维度上的QoS值，为此我们分别针对分支关系和并行关系设计了相应的QoS计算公式。由于最优组合Web服务的选择比较耗时，我们利用skyline来加速该过程。本文基于1530个真实的Web服务准备了实验数据，对本文提出的方法进行了详细的实验分析，证明本文提出的方法在效率和效果上都能取得较好的结果。关键词：Web服务，推荐，图挖掘，QoS，Skyline浙江大学硕士学{奇论文AbstractAlongwithanexplosivegrow

6、thofWebservices，howtodealwithinformationoverloadingandlocateappropriateWebservicesbecomesmoreandmorecritical．Therearemanyrelatedservicerecommendationmethods．However,fewerofthemrealizethepotentialvalueimpliedingiganticamountofserviceusagedataandminethehi

7、ddenknowledgeforservicerecommendation．Therefore，inthispaper，weproposeagraphminingbasedservicerecommendationapproach．Accordingtotheresultsetofgraphmining，ourapproachextendsusers’partiallycomposedservicesandrecommendsthoseextensionsforusers，suchthatusersc

8、ancomposeservicesfasterstagesofourapproach：datapreparationrecommendationstage．andbeRer．Insummary,herearethreemainstage，dataprocessingstageandservice‘Datapreparationstageanddataprocessingstagearethebasesforservicerecommendationstage．Thepurposeofdataprepa

9、rationstageistoacquirethecompositeservicegraphdatasetfordataprocessingstage．Thisstagecanbemainlydividedintotwosteps：1)clusterWebservices；2)transformexecutedcompositeWebservicestocompositeservicegraphs．Thetargetofdataprocessingsta