【摘 要】
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随着互联网生态系统的快速发展以及用户需求的多样化,发布到互联网上的Web服务不断增加,呈现出爆炸式增长趋势。面对大量Web服务的出现,特别是多个功能相同或者相似的候选服务时,如何快速选择出最符合用户需求的服务成为Web服务推荐领域亟待解决的问题。现有的推荐方法虽然推荐精确度不断提高,但是推荐过程中没有充分挖掘用户信息和Web API（Application Programming Interfac
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随着互联网生态系统的快速发展以及用户需求的多样化,发布到互联网上的Web服务不断增加,呈现出爆炸式增长趋势。面对大量Web服务的出现,特别是多个功能相同或者相似的候选服务时,如何快速选择出最符合用户需求的服务成为Web服务推荐领域亟待解决的问题。现有的推荐方法虽然推荐精确度不断提高,但是推荐过程中没有充分挖掘用户信息和Web API（Application Programming Interface）信息,同时也没有考虑推荐结果中Web APIs之间的依赖兼容问题。针对Web API服务推荐过程中用户信息和Web API信息挖掘不充分问题以及推荐结果中Web APIs之间的组合使用可能存在的不兼容问题,本文的研究内容主要包含以下几点:（1）针对服务推荐的个性化问题,本文提出了基于协同过滤和流行度的Web API个性化推荐方法。该方法充分挖掘用户信息和Web API信息,使得推荐的Web APIs服务既符合用户的需求,又符合Web API的未来流行趋势。（2）针对推荐结果中存在的Web APIs依赖兼容问题,本文提出了Web API服务推荐的关联算法。该算法通过分析推荐结果中Web APIs之间存在的依赖关联关系以及版本关联关系,可以对推荐结果进一步优化,使得推荐结果更加符合实际的应用需求。（3）针对本文提出的个性化推荐算法和服务推荐关联算法,开发了对应的原型系统,并利用来自programmableweb.com的开放数据开展实验。实验证明,本文提出的个性化推荐算法拥有更高的精确度;同时,本文提出的关联算法可以解决推荐结果中Web APIs组合使用时依赖兼容的问题。
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