基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

基于Web挖掘的网站优化系统的研究

利用Web数据挖掘技术,对用户未来的访问进行预测和推荐,是实现网站柔性个性化服务的研究方向之一。本文简要阐述了Internet个性化服务的基本概念,研究了Internet个性化服务的体系结构和关键技术,以改进网站的设计,提高网站的访问率。     

基于Web使用挖掘的个性化站点研究

针对用户特性向用户提供服务的个性化Web站点已经成为Web技术的研究热点.将数据挖掘技术应用于Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,形成了Web使用挖掘.通过建立与更新用户模式库,个性化Web站点为用户的访问提供推荐.研究了Web使用挖掘技术,并对个性化Web站点的建立进行了探讨.     

基于服务质量的Web服务组合模型

分析了Web服务主要的非功能属性因素,探讨了这些因素对Web服务的服务质量所产生的影响.提出了Web服务的QoS评价方法,并将Web服务的QoS作为Web服务选择的条件之一.构建基于QoS的Web服务组合模型,利用查找后继Web服务的选择方法,实现Web服务的有效组合,使得组合Web服务既能满足用户的功能需求,又达到用户个性化服务的目的.     

一种支持用户偏好的语义Web服务组合算法

Web服务组合是Web服务系统架构的重要组成部分,语义Web技术的出现使智能Web服务的实现成为可能。随着服务数量的指数级增长,支持用户偏好的服务质量度量技术在Web服务架构中发挥着越来越重要的作用。本文在现有的语义Web服务组合技术的基础上,提出基于服务质量度量的一种支持用户偏好的语义Web服务组合方法,在完成用户服务请求的同时,能够更好地满足用户的个性化需求。     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

基于上下文的Web服务推荐模型

传统的Web服务推荐模型仅仅考虑到Web服务层的质量特性,如QoS,随着Web服务的普及,服务交易的广泛使用,如何组合Web服务来完成一个操作流程满足用户的需求是一个新的挑战.提出了一个新的基于上下文的组合服务推荐模型,该模型不仅考虑到服务层和业务层的质量特征,而且进一步考虑了服务的上下文信息,包括用户兴趣、喜好等等,能够更好地对Web服务进行推荐.     

基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术,通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析,发现用户的阅读习惯和阅读兴趣,进而为用户进行个性化的文献推荐,从而提高网站对用户的吸引力。     

基于用户知识库的个性Web服务

随着互联网的迅猛发展,Web服务数量日益增多.然而,用户得到满意服务却很困难.根本原因在于目前Web服务基本是"一对多"的方式,相同的用户请求只能得到相同的服务.为了体现用户的个性需求,分析了Web服务的工作原理,收集用户的兴趣并建立向量模型,将之应用于服务发现、匹配和推荐,初步实现了个性Web服务.图2,参11.     

基于用户和QoS的业务流程动态服务组合研究

本文对国内外基于QoS的Web服务组合的现状进行阐述,指出目前web服务组合中存在的问题。结合用户的个性化偏好,构建了基于用户的服务组合框架,并给出了具体的实现思路。     

浅析Web2.0时代图书馆用户信息服务

介绍了Web2.0的定义,阐述了Web2.0的实现技术,探讨了Web2.0环境下图书馆信息服务的对象、工具、内容及资源共享,分析了Web2.0时代图书馆用户信息服务的内涵,包括搭建用户服务互动平台、组织Web2.0技术的用户教育、提供个性化的信息服务、开展知识共建共享服务等。     

一种支持QoS评价的Web服务推荐模型

提出了一种支持服务质量（QoS）评价的Web服务推荐模型,其核心是根据用户确定的功能和QoS需求,基于现有的QoS评价指数进行服务推荐．该模型可应用于Web服务管理系统、Web服务选取及Web服务组合等应用系统．     

基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计

介绍Web数据挖掘概念、个性化推荐技术,着重设计了一个基于Web挖掘的个性化推荐系统,并给出了个性化推荐核心模块的实现过程。本系统根据Web挖掘过程,结合基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法的实现。     

一种基于图和本体的Web服务合成算法

为了实现Web服务合成的自动化、高效化,给出了一种支持语义的Web服务合成算法。该算法首先利用本体的推理功能实现可用服务集的构造,其次采用分步法进行服务合成图(Web ServiceComposition Graph,WSCG)的构造,最后通过图的搜索技术实现合成方案的选择,经实验测试表明该算法具有良好的合成效率和成功率。     

语义Web服务组合实现框架研究

针对不同的Web服务提供商提供的Web服务进行组合存在的异构性问题,提出了基于语义的Web服务组合实现框架.该框架详细阐述了语义Web服务选择策略、组合关系设定、组合Web服务内部各成员之间的数据传输及调用机制等组合实现过程中的关键技术.它在语义层次上对现有Web服务进行了语义描述,很好地解决了现有Web服务语法上的异构问题,有效地改善了Web服务的组合质量.     

基于图论的Web服务合成算法

研究了Web服务合成问题,解决该问题的关键是对候选Web服务的输入输出数据关系进行建模,以及有效地利用这些已有的数据依赖关系实现服务合成请求.通过从Web服务规范语言中提取Web服务的语义信息,构建Web服务的依赖图;提出了一种基于搜索算法的Web服务合成算法,获取满足特定服务请求的Web服务合成.     

基于组合的Web服务复杂网络的构建与分析

提出一种以Web服务为节点,服务间的调用关系为边来构建复杂网络模型的方法.通过模型来研究Web服务组合结构中的服务关系,找到大量Web服务中关键的Web服务,增加组合服务的健壮性及可靠性.实验结果证明了该方法的正确性以及有效性.该方法的提出把对Web服务的研究从传统的SOA模型中引领到复杂网络模型中,对Web服务组合的进一步研究具有指导意义.     

一种Web服务组合的数学模型

为了更好地分析和验证Web服务组合,提出了一种描述服务间消息交互的Web服务组合数学模型.首先定义了个体服务形式化模型,并分析了相关性质,然后定义了消息交互的各种逻辑以及服务组合模式,并对消息交互逻辑进行了分析和实现,在此基础上,给出了服务组合模型的定义,并通过个体服务控制器、消息逻辑控制和全局控制算法实现了Web服务组合过程.该模型简洁灵活,具有可扩展性.实例分析表明,该模型能够对服务组合中的消息交互进行模拟.     

基于协同过滤的可信Web服务推荐

提出一种基于开放网络环境和用户协同过滤的可信Web服务推荐方法TWSRCF(trustworthywebservicerecommendationbasedoncollaborativefiltering).首先根据用户的查询请求得到一组功能相同或相似的候选Web服务集合,然后基于用户的历史共同评价得到目标用户的偏好相似用户集合,并求得候选Web服务集合中每个服务的可推荐用户集合,并根据可推荐用户的相似度、评价值和可信度计算各候选服务的推荐度,按照推荐度对各候选服务进行排序并向目标用户推荐.实验结果表明,随着用户评价数量的增加,该方法所获得的服务推荐效果也逐渐明显.