基于位置聚类和张量分解的web服务推荐研究与应用

《基于位置聚类和张量分解的web服务推荐研究与应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐研究与应用重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：唐妮指导教师：熊庆宇教授专业：软件工程学科门类：工学重庆大学软件学院二O一六年四月ResearchandApplicationofWebServiceRecommendationAlgorithmbasedonLocationClusteringandTensorDecompositionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofE

2、ngineeringByTangNiSupervisedbyAss.Prof.XiongQingyuSpecialty:SoftwareEngineeringSchoolofSoftwareEngineeringChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着SOA架构和Web服务相关标准的日趋成熟，全球越来越多的开发者、组织和企业成为Web服务提供商，在各Web服务平台上开发和提供功能各异的Web服务。这使得各平台上Web服务数量急剧增加，目前网络上海量的Web服务中，相似甚至相同功能的

3、Web服务很多，如何在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户需求的服务并推荐给相应用户成为一个难题。基于服务质量(QualityofService，QoS)的Web服务推荐技术可根据服务的非功能属性为用户推荐最合适的Web服务，已成为近年来服务计算领域的研究热点。其中，准确预测缺失的QoS属性值是一个难点，目前的QoS属性值预测算法大多只根据用户的服务调用历史，采用协同过滤算法进行预测，还存在预测准确率不高的问题。为解决该问题，本文对基于服务质量的Web服务推荐系统展开研究，将位置属性和访问时间上下文结合至QoS属性值预测之中，利用张量分解模型提高了QoS属性值

4、的预测准确度，从而获得更合理、有效的Web服务推荐结果。本文的主要内容如下：①分析了Web服务推荐系统的研究背景和现状，提出了本课题的主要研究内容和创新点，并对与本文主要研究内容相关的概念和主要技术进行深入的研究和分析，包括Web服务相关技术、协同过滤算法和张量分解模型。②提出了两种基于位置和张量分解的Web服务QoS预测算法：TATD算法和ClustTD算法。TATD算法将用户的地理位置属性以位置近邻正则项的形式融入至张量分解模型之中，预测活跃用户在不同时间段访问各Web服务时的QoS属性值；ClustTD算法首先根据用户和服务的位置经纬度值将用户和服务聚类成多个

5、局部组，再分别对各局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解，最后将局部和全局张量分解的QoS预测结果进行加权组合，考虑了用户和服务的相对位置以及访问时间上下文，能获得更准确的Web服务QoS预测值。③在真实的Web服务访问数据集上验证了本文提出的TATD算法和ClustTD算法的QoS值预测性能，并通过Web服务个性化推荐原型系统的构建对本文提出的Web服务推荐新算法进行实践，验证了新算法的可行性和有效性。关键词：位置近邻，聚类，张量分解，Web服务推荐，QoS属性值预测I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththedevelopment

6、ofSOAarchitectureandwebservices,moreandmoredevelopers,organizationsandenterprisesbecomewebserviceprovidersandprovideserviceswithvariousfunctionstousersonwebserviceplatformswhichmakesasharpincreaseinthenumberofwebservicesontheinternet.Hugenumbersoffunctionallysimilarwebservicesleadtoath

7、ornyproblemoffindingandrecommendingthemostsuitableservicesthatcanmeettheneedofusers.Webservicerecommendationbasedonthequalityofservices(QoS)canrecommendthemostsuitablewebservicestousersaccordingtothenon-functionalattributesofservicesandhasbecomearesearchfocusinthefieldofserviceorient