基于用戶興趣模型的服務發(fā)現(xiàn)方法研究的開題報告

基于用戶興趣模型的服務發(fā)現(xiàn)方法研究的開題報告一、研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)的不斷發(fā)展，各種服務逐漸呈現(xiàn)出高度的分布式和異構化，服務發(fā)現(xiàn)成為了分布式系統(tǒng)中十分重要的一個環(huán)節(jié)。當前的服務發(fā)現(xiàn)技術，主要是通過語義描述來完成服務的匹配，但是這種方式很難考慮到用戶的個性化需求，即不能夠對用戶的個性化需求進行有效地響應。為了解決這個問題，研究者提出了基于用戶興趣模型的服務發(fā)現(xiàn)方法。該方法能夠有效地根據(jù)用戶的個性化需求，自動地發(fā)現(xiàn)并推薦相應的服務資源。二、研究目的及意義本文旨在研究基于用戶興趣模型的服務發(fā)現(xiàn)方法，探究服務發(fā)現(xiàn)中用戶模型與服務模型的匹配問題，提供一種有效的方法，用以解決分布式系統(tǒng)中服務發(fā)現(xiàn)的個性化需求問題。本研究具有以下意義：1.對于分布式系統(tǒng)中的服務發(fā)現(xiàn)問題提出了新思路，提高了分布式系統(tǒng)中服務的發(fā)現(xiàn)率和準確性。2.可以針對用戶的個性化需求，提供更加優(yōu)質的服務，并且從而改善用戶使用的體驗。3.對于服務提供方，本研究可以幫助他們更好地了解用戶需求，提供更加貼心的服務。三、研究內(nèi)容和方法1.研究現(xiàn)有的服務和用戶模型，并探究兩種模型之間的匹配方法；2.在探究過程中，應用數(shù)據(jù)挖掘技術，將服務和用戶的行為數(shù)據(jù)進行建模，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)預測出用戶的興趣；3.提出基于用戶興趣模型的服務發(fā)現(xiàn)方法，使用該方法自動地尋找到相應的服務資源，并將推薦結果返回給用戶；4.通過實驗驗證本研究提出的服務發(fā)現(xiàn)方法的可行性和效果。四、研究預期成果本研究預計達到以下成果：1.提供一種針對用戶興趣的服務發(fā)現(xiàn)方法；2.驗證該方法的可行性和有效性；3.提供參考標準和實驗數(shù)據(jù)，對相關研究進行幫助。五、研究進度安排1.分析和選題，研究文獻調(diào)研與分析2.研究現(xiàn)有的服務和用戶模型，并探究兩種模型之間的匹配方法3.通過數(shù)據(jù)挖掘技術，建立用戶興趣模型，實現(xiàn)單一接口的服務發(fā)現(xiàn)推薦功能；4.通過實驗驗證本研究提出的服務發(fā)現(xiàn)方法的可行性和有效性，展示數(shù)據(jù)和實驗結果；5.編寫論文并用最新的文獻技巧提高論文的水準。六、研究參考文獻1.XiaofeiWang,JianminWang.Apersonalizedservicediscoveryapproachthroughsemanticsandcontext-awareness[J].ServiceOrientedComputingandApplications,2017,11(4):361–375.2.WanqingTu,JianminWang.AhybridapproachforpersonalizedservicediscoveryinInternetofThings[J].ComputerStandardandInterfaces,2019,64:46-56.3.Y.B.Koh,JingMeiLuo.Apersonalizedk-nearestneighborapproachforwebservicesdiscovery[J].Knowledge-BasedSystem,2012,28:67-73.4.HuanmingLu,ZhengyiZhao,HuiminWang,etal.EnhancingTrust-basedWebServiceSelectionwithUsers’ServiceContexts[J].ExpertSystemswithApplications,2017,73:150-161.5.T.Guan,H.Luo,andZ.Wen.ApersonalizedWebservicedisco