基于用户兴趣和服务满足度的服务搜索和推荐算法

作     者：邓华平 赵海燕 陈庆奎 曹健 高丽萍 Deng Huaping;Zhao Haiyan;Chen Qingkui;Cao Jian;Gao Liping

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2015年第32卷第9期

页      面：2613-2617,2621页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272438 61472253 61202376) 上海市科委项目(14511107702) 上海市教委科研创新项目(13ZZ112) 

主　　题：Mashup 服务 标签 社会化网络 用户兴趣剖面 服务满足度剖面 

摘      要：随着互联网中服务的不断增加,如何为目标用户自动并精准推荐软件服务正在成为软件服务技术大规模应用和推广过程中必须解决的关键问题。但由于获取用户使用服务的信息比较困难,所以现有的大部分研究方法没有考虑用户的兴趣,从而不能产生个性化的搜索和推荐。而Mashup开发模式不断广泛的应用,所提供的信息恰好为推荐提供了丰富、便捷的信息来源。因此,提出了一种基于用户、Mashup、服务、标签的服务社会化网络的搜索和推荐算法,此算法能同时推荐原子级服务和组合服务,并且既考虑了用户对服务的兴趣剖面,又考虑了服务对标签的满足度剖面。实验从准确率、召回率和平均绝对误差三个指标进行分析表明,算法具有较好的推荐效果。