[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

说明书

本发明公开了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。首先根据服务的配置信息和其加入的服务组合的描述信息确定服务的主题，并且根据服务库中的统计信息计算了每个服务的信誉度；然后根据用户的基本信息确定了用户的主题，根据平台信誉和贡献值计算了用户的信誉度；接着构建了服务知识图谱，根据历史服务组合信息和用户社交信息找到服务间的显性关系和隐形关系，并根据服务的功能进行了社区划分；然后构建了服务组合时的正负规则，根据组合时积极影响因素和消极影响因素的综合影响确定服务组合的可能性；通过计算服务间的综合影响构建服务组合推荐给用户。本发明实现了根据用户需求进行服务组合推荐，提高了服务组合的推荐效率。

技术领域

本发明涉及服务计算领域，特别是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。

背景技术

在开源的服务库中，存在着大量由不同开发者开发的服务，这些服务可以提供不同的功能、完成不同的目标。对于一个用户而言，在其计划开发一个项目时，相比于自己从零开始开发，合理的运用已有的服务可以帮助其大大减少开发的成本。但是，如何在规模庞大的服务库中定位用户所需服务并合理地将候选服务进行组合是一个重要的问题。首先，对于用户而言，每个用户的领域专业度是不同的，他们对自身需求的理解深浅不一，这就为选择候选服务带来了困难。其次，单一服务的功能往往不能直接满足用户的复杂需求，这就需要将若干实现不同需求子功能的服务进行组合。基于服务的配置信息进行推荐是常用的一种服务组合推荐方法，根据服务的配置信息可以获取服务的功能描述，从而根据服务功能与用户需求的相似度选择候选服务。随着服务库不断发展，在服务库中除了服务配置信息外，还存在大量的用户社交信息，这些信息可以侧面反映用户创建的服务的信息，在进行服务组合推荐时将社交信息纳入考虑的范围内会提高推荐的效率。因此，如何合理的利用社交信息和配置信息进行服务组合推荐是一个重要的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种实现了服务组合的合理构建，从而使得推荐的服务组合更满足用户的需求的基于用户社交信息和服务配置信息的服务组合推荐方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现。

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，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。

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，