发明名称 |
基于文本挖掘的服务组合包推荐系统及方法 |
摘要 |
本发明提供了一种基于文本挖掘的服务组合包推荐系统及方法,包括步骤1:收集历史服务组合数据构造数据集,并将数据集中历史服务组合和历史服务组合的功能描述构造成服务数据库;步骤2:根据修辞关系将服务数据库中的历史服务组合的功能性描述分割成若干个语句块;步骤3:为每个服务组合构造句际关系树,得到不同语句块之间的关系;步骤4:获取不同服务之间的关系;步骤5:统计服务之间的关系生成关系矩阵;步骤6:将用户需求分解成语句块,为每个语句块推荐前K个服务,K为正整数;步骤7:结合关系矩阵对每个语句块中的服务进行语义匹配,得到推荐给用户的服务包。本发明能够帮助用户更好地建模,为用户推荐服务组合包,从而提升服务推荐的整体效果。 |
申请公布号 |
CN106354844A |
申请公布日期 |
2017.01.25 |
申请号 |
CN201610794365.5 |
申请日期 |
2016.08.31 |
申请人 |
上海交通大学 |
发明人 |
曹健;顾颀 |
分类号 |
G06F17/30(2006.01)I;G06F17/27(2006.01)I;H04L29/08(2006.01)I |
主分类号 |
G06F17/30(2006.01)I |
代理机构 |
上海汉声知识产权代理有限公司 31236 |
代理人 |
郭国中 |
主权项 |
一种基于文本挖掘的服务组合包推荐方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:收集历史服务组合数据构造数据集,并将数据集中所有的历史服务组合和历史服务组合的功能描述构造成一个服务数据库;步骤2:根据修辞关系将服务数据库中的历史服务组合的功能性描述分割成若干个语句块;步骤3:为每个服务组合构造句际关系树,得到不同语句块之间的关系;步骤4:将语句块和服务通过潜在语义模型进行一一对应,得到不同服务之间的关系;步骤5:统计服务之间的关系生成关系矩阵;步骤6:将用户需求分解成语句块,为每个语句块推荐前K个服务,K为正整数;步骤7:结合关系矩阵对每个语句块中的服务进行语义匹配,得到推荐给用户的服务包。 |
地址 |
200240 上海市闵行区东川路800号 |