[发明专利]一种基于用户社交信息和服务配置信息的服务组合推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户社交信息和服务配置信息的服务组合推荐方法，其特征在于步骤包括：

1)基于服务的配置文件，利用主题模型构建方法确定每个服务的主题，利用服务库中服务组合的被浏览和被下载的次数计算每个服务组合的信誉度，并将该信誉平均共享给该组合中的每个服务，从而活得每个单一服务的信誉度；

2)基于用户的描述信息，利用主题模型构建方法确定每个用户的主题，利用用户的平台信誉度和用户的贡献计算用户的信誉度；

3)构建服务知识图谱，其中顶点为服务和用户，边为服务和服务的调用关系，用户和用户的好友关系，用户和服务的创建关系，基于服务的功能进行社区划分，将每个社区的中心点作为该社区的代表节点；

4)、构建服务组合的正负规则，根据正负规则，计算影响两个服务链接的综合影响；

5)根据用户的需求在服务知识图谱中找到候选服务，计算服务间的综合影响，构建服务组合，从而推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户社交信息和服务配置信息的服务组合推荐方法，其特征在于所述步骤1)具体为：基于服务的配置文件和包含该服务的服务组合的描述和标签，利用LDA模型技术构建每个服务的主题，利用服务库中服务组合的浏览下载的次数和其他用户对其的评级计算服务组合的信誉度，其中，为该服务组合被其他用户被浏览的次数，为该服务组合被其他用户下载的次数，为其他用户给该服务组合的评定等级，f_p为一个单调递增函数，将该信誉平均共享给该组合中的每个服务，从而获得每个单一服务的信誉度

3.根据权利要求2所述的一种基于用户社交信息和服务配置信息的服务组合推荐方法，其特征在于所述步骤2)具体为：基于用户的基本描述信息，即其研究领域、兴趣领域和标签信息，利用LDA技术构建每个用户的主题，通过综合用户的平台信誉度和贡献度就得到用户的综合信誉度crd_au＝f_crd(C_au,{p_au})，其中，f_crd是一个单调递增函数，C_au是开发者的信用，p_au是该开发者开发的服务组合的信誉度。