一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法

摘要

本发明公开了一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法，首先计算用户U与其他用户的定性偏好相似度和定量偏好相似度，然后计算每个用户U_j的不同权重，最后将所有web服务的权重排序，选择权重最高的web服务提供给用户U。本发明方法在服务选择过程中将用户的偏好和服务的信任度结合在一起，可以在用户苛刻的条件下获得高质量的结果。

主权项

一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：a)根据条件偏好网络、拓扑排序和定性偏好矩阵来计算用户U与其他用户的定性偏好相似度，具体流程为：a1)把用户U的定性偏好用条件偏好网络的形式描述出来，得到cp‑net图；a2)对用户U的cp‑net图进行拓扑排序，并给cp‑net图中每个定性偏好属性集编号；a3)根据拓扑排序和定性偏好属性集给每一个用户建立定性偏好矩阵；a4)通过定性偏好矩阵的与运算，计算得到用户U与任意一个其他用户U_j的定性偏好相似度，其中j为其他用户的序号；b)利用改进的Cosine相似度来计算用户的定量偏好相似度，具体流程为：首先按照下式计算Cosine相似度：${\mathrm{SimQual}}^{\prime }(U,U_j)=\frac{\underset{i\in C_j}{\Sigma }r[U_j,i]r[U,i]}{\sqrt{\underset{i\in C_j}{\Sigma }{\left(r\right[U_j,i\left]\right)}^2}\sqrt{\underset{i\in C_j}{\Sigma }{\left(r\right[U,i\left]\right)}^2}}$其中，simQual′(U，U_j)表示用户U与用户U_j的定量偏好相似度，C_j表示用户U与用户U_j共同使用的web服务集合，r[U，i]表示用户U对第i个服务的评分，r[U_j，i]表示用户U_j对第i个服务的评分；然后按照下式对所述Cosine相似度进行规格化处理：$SimQual(U,U_j)=\frac{2\times \left|C_j\right|}{\left|I\right[U\left]\right|+\left|I\right[U_j\left]\right|}{\mathrm{SimQual}}^{\prime }(U,U_j)$其中，I[U]和I[U_j]分别表示用户U和用户U_j使用过的历史web服务；c)将定性偏好相似度和规格化后的定量偏好相似度与对应的每个用户U_j对web服务的评价结合，再根据每个用户U_j的不同特性得到每个用户关于web服务的推荐度，最后得到每个web服务的整体权重，具体流程为：c1)将所述步骤a)得到的定性偏好相似度和所述步骤b)得到的定量偏好相似度相加，得到总的偏好相似度Sim(U,U_j)c2)根据每个用户U_j对当前web服务的评价给出一个评价值T_j；c3)根据每个用户U_j的专业得到一个用户U_j与用户U的专业领域相关性μ_1j，根据每个用户U_j的历史推荐得到一个U_j的服务推荐采纳率μ_2j；c4)计算每个Web服务的权重：先用下式计算每个用户对于每个Web服务的推荐度：Sim(U，U_j)×T_j×(1+μ_1j+μ_2j)；然后将所有与U相似的用户关于同一Web服务的推荐度相加，得到该Web服务的整体权重；d)给所有web服务的整体权重排序，选择权重最高的web服务提供给用户U。