34、基于用户 - 操作组合的 Web 服务推荐协同过滤技术

基于用户 - 操作组合的 Web 服务推荐协同过滤技术

1. 引言

Web 服务是支持机器间可解释交互的松散耦合软件应用，通过 Web 服务描述语言（WSDL）文件描述，通常通过通用描述、发现与集成（UDDI）注册中心发现。然而，随着 Web 服务数量的增长以及公共 UDDI 的停用，Web 服务变得越来越分散。一些门户网站为用户提供搜索和调用 Web 服务的接口，但 WS 提供商之间缺乏协作，也没有系统检查 WS 的可用性、可访问性和可用性。

从用户角度来看，传统服务发现存在以下缺点：
- 用户会被搜索引擎或特殊爬虫返回的大量 Web 服务搞糊涂。
- 用户不知道一个 Web 服务相对于其他检索到的服务的优势，难以决定哪个是最好的。

为克服这些缺点，用户需要一个能理解他们兴趣并推荐最佳可用服务的系统。推荐系统（RS）可根据用户兴趣提供最合适的项目，有四种类型：人口统计过滤、基于内容的过滤、协同过滤和基于关联规则的推荐。

一些方法应用基于内容的过滤技术，对 WS 描述和用户查询字符串进行分析来提供推荐，虽无需用户额外提供信息，但存在以下问题：
- 基于文本的分析会遇到同义词和多义词问题。
- 从提供商角度提供推荐，与用户行为和兴趣不贴近。
- 只捕获 WSDL 文件中的显式知识，忽略了可从过去使用情况推断的隐式知识。

还有一些方法分别应用关联规则技术和协同过滤技术到服务的 QoS 上，但未考虑用户行为。分析语义 Web 服务描述需要创建和发布本体注释内容，这耗时且容易出错。

本文提出从用户角度解决问题的方法，关注用户 ID 和他们使用的 WS 操作，基于用户历史数据构建