基于协同过滤的可信服务选择研究
发布时间：2021-06-24 05:20
服务选择是实现服务共享复用的重要环节，随着互联网技术的飞速发展，满足相同功能属性而具有不同非功能属性的候选服务呈爆炸性增长，如何在众多候选服务中高效选取所需服务已成为服务计算领域的研究热点之一现有的基于QoS或利用信任度量来修正QoS的服务选择方法仅仅从服务请求者的角度出发，考虑服务提供者发布的QoS是否可信，通过提高服务提供者的可信性以确保QoS数据的真实可靠性，较少考虑服务请求者自身的个性属性特征对选择过程的影响而已有的基于协同过滤的服务选择方法利用协同过滤技术实现只在具有相同偏好的服务请求者中进行选择，通过缩小服务推荐者的规模以提高服务选择的精准性，但未能考虑服务推荐者的可信问题，不能有效避免恶意反馈对服务选择造成的不良影响为了避免以上问题，本文在现有研究的基础上，结合网络的结构特征和服务请求者的个性属性特征，定义用户群和用户社区的概念，通过CF算法和GN算法得到用户邻居，缩小了服务推荐者的规模然后本文将协同过滤技术与信任度量方法进行有机结合，利用层次分析法确定评价相似度领域相关度和推荐可信度的权重，最终得到用户邻居的推荐度在实验部分，本文选取了几种不同的服务选择算法进行仿真对比...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究意义及创新点
1.4 研究内容及章节安排
第二章 相关背景知识介绍
2.1 Web 服务
2.2 CF 算法
2.2.1 基本概念
2.2.2 算法描述
2.2.3 性能分析
2.3 K-means 算法
2.3.1 基本概念
2.3.2 算法描述
2.4 GN 算法
2.4.1 基本概念
2.4.2 算法描述
2.5 本章小结
第三章 邻居用户形成算法
3.1 相关概念
3.1.1 个人影响力
3.1.2 用户评估值
3.1.3 评价相似度
3.2 构建用户群
3.2.1 群定义
3.2.2 相似度计算
3.2.3 阈值确定
3.3 构建社区
3.3.1 社区定义
3.3.2 边介数计算
3.4 构建用户邻居
3.4.1 邻居定义
3.4.2 计算方法
3.5 仿真实验及结果分析
3.5.1 实验环境及场景设计
3.5.2 实验结果分析
3.6 本章小结
第四章 基于协同过滤的可信服务选择模型
4.1 体系结构
4.1.1 协同过滤模块
4.1.2 信任管理模块
4.1.3 推荐度权重算法引擎模块
4.2 算法流程
4.3 仿真实验及结果分析
4.3.1 实验环境及场景设计
4.3.2 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 在线医疗系统的设计与实现
5.1 需求分析
5.1.1 在线医疗现状
5.1.2 系统设计目标
5.2 概要设计
5.2.1 软硬件环境
5.2.2 系统体系结构
5.2.3 系统组件图
5.3 模块设计
5.3.1 登录模块
5.3.2 用户管理模块
5.3.3 管理员模块
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 下一步工作
参考文献
附录1 程序清单
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于偏好推荐的可信服务选择[J]. 朱锐,王怀民,冯大为. 软件学报. 2011(05)
[2]一种基于多维服务质量的局部最优服务选择模型[J]. 胡建强,李涓子,廖桂平. 计算机学报. 2010(03)
[3]面向可信服务选取的基于声誉的推荐者发现方法[J]. 潘静,徐锋,吕建. 软件学报. 2010(02)
[4]一种Web Service的服务质量预测方法[J]. 邵凌霜,周立,赵俊峰,谢冰,梅宏. 软件学报. 2009(08)
[5]Web服务工作流中基于信任关系的QoS调度[J]. 胡春华,吴敏,刘国平. 计算机学报. 2009(01)
[6]论相关性原理[J]. 张道民. 系统辩证学学报. 1995(01)
博士论文
[1]Web信息网络社区挖掘的关键技术研究[D]. 黄发良.华南理工大学 2011
本文编号：3246454
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究意义及创新点
1.4 研究内容及章节安排
第二章 相关背景知识介绍
2.1 Web 服务
2.2 CF 算法
2.2.1 基本概念
2.2.2 算法描述
2.2.3 性能分析
2.3 K-means 算法
2.3.1 基本概念
2.3.2 算法描述
2.4 GN 算法
2.4.1 基本概念
2.4.2 算法描述
2.5 本章小结
第三章 邻居用户形成算法
3.1 相关概念
3.1.1 个人影响力
3.1.2 用户评估值
3.1.3 评价相似度
3.2 构建用户群
3.2.1 群定义
3.2.2 相似度计算
3.2.3 阈值确定
3.3 构建社区
3.3.1 社区定义
3.3.2 边介数计算
3.4 构建用户邻居
3.4.1 邻居定义
3.4.2 计算方法
3.5 仿真实验及结果分析
3.5.1 实验环境及场景设计
3.5.2 实验结果分析
3.6 本章小结
第四章 基于协同过滤的可信服务选择模型
4.1 体系结构
4.1.1 协同过滤模块
4.1.2 信任管理模块
4.1.3 推荐度权重算法引擎模块
4.2 算法流程
4.3 仿真实验及结果分析
4.3.1 实验环境及场景设计
4.3.2 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 在线医疗系统的设计与实现
5.1 需求分析
5.1.1 在线医疗现状
5.1.2 系统设计目标
5.2 概要设计
5.2.1 软硬件环境
5.2.2 系统体系结构
5.2.3 系统组件图
5.3 模块设计
5.3.1 登录模块
5.3.2 用户管理模块
5.3.3 管理员模块
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 下一步工作
参考文献
附录1 程序清单
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于偏好推荐的可信服务选择[J]. 朱锐,王怀民,冯大为. 软件学报. 2011(05)
[2]一种基于多维服务质量的局部最优服务选择模型[J]. 胡建强,李涓子,廖桂平. 计算机学报. 2010(03)
[3]面向可信服务选取的基于声誉的推荐者发现方法[J]. 潘静,徐锋,吕建. 软件学报. 2010(02)
[4]一种Web Service的服务质量预测方法[J]. 邵凌霜,周立,赵俊峰,谢冰,梅宏. 软件学报. 2009(08)
[5]Web服务工作流中基于信任关系的QoS调度[J]. 胡春华,吴敏,刘国平. 计算机学报. 2009(01)
[6]论相关性原理[J]. 张道民. 系统辩证学学报. 1995(01)
博士论文
[1]Web信息网络社区挖掘的关键技术研究[D]. 黄发良.华南理工大学 2011
本文编号：3246454
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3246454.html
