[发明专利]一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：利用已有的技术对用户群及Web服务群进行分类；

步骤二：将N×M用户-Web服务矩阵M_u,s转换成N×CluM用户-Web服务类M_u,sc矩阵；

步骤三：利用N×CluM用户-Web服务类M_u,sc矩阵计算用户与活动用户之间的类似度，再根据计算结果寻找类似用户，并且根据类似用户记录的目标Web服务QoS属性值预测活动用户调用目标Web服务可能的QoS属性值。

2.根据权利要求1所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法，其特征在于，步骤一中，所述用户群是指具有某些共同特征的用户所形成的集合；所述Web服务群是指具有某些共同特征的Web服务所形成的集合。

3.根据权利要求1所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法，其特征在于，所述N×M用户-Web服务矩阵，是指一般的Web服务推荐平台用于记录用户对调用过的Web服务的QoS属性值进行记录的数据结构。

4.根据权利要求3所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法，其特征在于，步骤二中，转换方法是指：其中是指原始的用户-Web服务矩阵M_u,s中记录的用户u_i对所调用的Web服务s的QoS记录；sc_j是指第j个Web服务群；代表集合的模；是指

5.根据权利要求1所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐方法，其特征在于，步骤三中，计算用户之间类似度的方法是指：，其中S_c是指所有的Web服务群所形成的集合，是指用户对所有调用过的Web服务的QoS属性值的平均值。

6.一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐系统，其特征在于，包括：用户输入处理模块、寻找类似用户模块、推荐模块、预测模块、转换模块、用户-Web服务库、用户-Web服务类库、用户类库、UDDI注册中心及Web服务类库；

所述用户输入处理模块，是指负责处理用户的输入信息的功能模块；

所述寻找类似用户模块，包括用户类似度计算单元与类似用户选择单元，类似度计算单元与类似用户选择单元相连；所述类似度计算单元，用于负责计算用户之间的类似度；类似用户选择单元，用于根据类似度计算单元的结果选择合适的用户作为类似用户；

所述预测模块，用于负责根据类似用户模块获得的类似用户来预测活动用户观察到的Web服务的可能的QoS属性值；

所述推荐模块，用于利用预测模块的结果及活动用户的输入信息向活动用户推荐恰当的Web服务；

所述转换模块，用于负责根据Web服务类库及用户-Web服务库的信息获得用户-Web服务类库；

所述用户-Web服务库，用于负责保存用户的购买记录及对购买Web服务的评价；

所述用户-Web服务类库，用于负责保存用户对某一类Web服务的平均评价；

所述用户类库，用于负责保存对用户的分类信息；

所述UDDI注册中心，用于发布及查找Web服务的功能模块；

所述Web服务类库，用于负责保存对Web服务的分类信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐系统，其特征在于，所述推荐模块与用户输入处理模块、预测模块、UDDI注册中心以及用户-Web服务库相连。

8.根据权利要求6所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐系统，其特征在于，所述转换模块与用户-Web服务类库、Web服务类库及用户-Web服务库相连。

9.根据权利要求6所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐系统，其特征在于，所述预测模块与寻找类似用户模块、推荐模块及用户-Web服务库相连。

10.根据权利要求6所述的一种基于群分类的协同过滤Web服务推荐系统，其特征在于，所述寻找类似用户模块与预测模块、用户类库以及用户-Web服务类库相连。