基于社交网络的服务推荐方法

摘要

本发明属于Web服务推荐领域，公开了一种基于社交网络的服务推荐方法。本发明模拟现实情况下，结合了协同过滤推荐技术的优点，综合考虑用户的历史服务调用记录，使得为用户推荐的服务更能满足用户的需求；对服务按照功能属性进行了细粒度的划分，相对于用户的需求更加具有针对性。

主权项

一种基于社交网络的服务推荐方法，其特征在于，方法如下：步骤①：判断是否完成推荐系统中每位用户个人偏好的构建，若已完成构建则转到步骤③，若未完成构建则转到步骤②；步骤②：选择下一个未完成用户个人偏好构建的用户，首先初始化该用户特征向量CV_i＝＜category1,...,category_k＞中每个维度值为0；然后根据用户的历史服务调用记录，提取出已调用服务所属的服务类别并在特征向量的相应维度上加1；最后根据用户与用户之间的信任关系，找出当前用户信任的用户，并利用公式(1)更新该用户的特征向量，至此该用户的个人偏好已经构建完成；重新转到步骤①；步骤③：判断推荐系统是否已完成活跃用户与其他用户之间相似度的计算，若已完成则转到步骤⑤，若未完成则转到步骤④；步骤④：选择下一个未与活跃用户完成相似度计算的用户，首先得到该用户和活跃用户的个人偏好；然后利用公式(2)计算该用户与活跃用户之间的相似度值。重新转到步骤③；步骤⑤：完成活跃用户与其他用户之间的相似度计算之后，对相似度值进行非递减排序，挑选出最相似的Top‑M用户；步骤⑥：判断是否已完成候选服务的rank score值的计算，若已完成则转到步骤⑧，若未完成则转到步骤⑦；步骤⑦：从候选服务池中挑选下一个候选服务，所述候选服务池由来自相似用户已调用而活跃用户未调用的服务组成；首先在活跃用户所信任的用户中找到调用过该服务的用户形成用户集合然后根据活跃用户与这些信任用户的相似度以及信任用户对该候选服务的评分利用公式(3)计算该候选服务的rank score值；重新转到步骤⑥；步骤⑧：设置k个服务类别，在为活跃用户做推荐时分别在每个服务类别下推荐Top‑K个服务；首先对候选服务按照服务类别进行分类；其次对每个服务类别下的候选服务按照rank score值进行非递增排序；最后在每个服务类别下选择Top‑K个候选服务推荐给活跃用户。