29、基于量子遗传算法的在线服务推荐系统与叶片颜色聚类研究

基于量子遗传算法的在线服务推荐系统与叶片颜色聚类研究

1. 在线服务推荐系统背景与需求

如今，在线服务和服务提供商数量众多，服务质量（QoS）主要通过用户反馈和在线评价体现。然而，为不同用户需求找到合适的服务是一个复杂的问题。例如，对于同一种服务，往往有多个服务提供商，且都声称自己的服务最适合用户，但用户需求与所提供的服务可能并不匹配。因此，需要一个系统来分析服务提供商的服务和终端客户的需求，并在可用服务中推荐最合适的服务。

2. 在线服务推荐系统概述

为了解决上述问题，提出了一种基于数据挖掘技术的网络服务推荐模型，以酒店预订服务为例进行研究和设计。该系统主要由用户搜索空间和基于数据集输入的解决方案空间两个模块组成，使用量子遗传算法作为搜索算法，根据用户需求生成解决方案。

其工作流程如下：
1. 加载数据集 ：使用在线酒店预订提供商的数据集，该数据集包含服务提供商提供的各种服务以及基于用户反馈的服务值列表，可在线下载。用户从本地机器目录选择数据集，系统读取并存储在数据结构中进行分析。
2. 数据预处理 ：对数据进行清洗和转换，去除数据集中的空值，将包含空值的实例替换为“未应用”，以提高数据集质量。
3. 输入用户需求 ：将每个属性的单个值视为单个服务，为每个服务计算数据集中的唯一值，并添加到下拉列表中。用户通过选择这些服务和值进行搜索，问题空间是在数据集中搜索用户选择的值。
4. 数据编码 ：将用户输入界面的值与可用数据集进行比较，对每个解决方案序列进行编码。当数据集