專利名稱：一種基于不確定服務(wù)的推薦系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的推薦系統(tǒng)及方法，尤其涉及基于不確定服務(wù)的推薦系 統(tǒng)及方法，屬于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
SOA(Service-Oriented Architecture，面向服務(wù)的體系架構(gòu))作為一種新型的 分布式計算模型已經(jīng)在電子商務(wù)，應(yīng)用集成等領(lǐng)域扮演越來越重要的角色。工業(yè)界中ΒΕΑ、 IBM、Oracle、微軟等巨頭紛紛發(fā)布自己的SOA戰(zhàn)略，建議用戶在進行企業(yè)IT建設(shè)時考慮 S0A，學(xué)術(shù)界也成立多個服務(wù)計算技術(shù)委員會重點關(guān)注SOA研究。根據(jù)美國著名的IT市場 研究與顧問咨詢公司Gartner Group預(yù)測，SOA將成為占有絕對優(yōu)勢的軟件工程實踐方法， 它將結(jié)束傳統(tǒng)的整體軟件體系架構(gòu)長達40年的統(tǒng)治地位。SOA的核心思想是強調(diào)以服務(wù)為基本單位，發(fā)現(xiàn)并組合符合用戶需求的一系列服 務(wù)。然而隨著SOA和Web (亦即網(wǎng)絡(luò))服務(wù)的迅速發(fā)展，在網(wǎng)絡(luò)上可用的Web服務(wù)數(shù)量急劇 增加，因此基于web服務(wù)的推薦機制成為目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的重大問題。當(dāng)前 web服務(wù)的推薦機制主要考慮兩個方面，一個是服務(wù)功能，另一個是服務(wù)質(zhì)量(QoS，Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量技術(shù)，用于解決網(wǎng)絡(luò)延遲和阻塞等問題的一種安全機制，如服務(wù)的響 應(yīng)時間，帶寬占用，安全性等)。目前，關(guān)于基于服務(wù)功能的推薦已經(jīng)有很多較成熟的研究成果，但基于服務(wù)質(zhì)量 的推薦機制卻很少。然而隨著web服務(wù)數(shù)量的增加，web環(huán)境的日益復(fù)雜，服務(wù)質(zhì)量的不確 定性成為一個日益嚴峻的問題。由于測量不精確，數(shù)據(jù)隨機性，環(huán)境復(fù)雜等因素引起的不確 定性問題導(dǎo)致web服務(wù)在不同時刻的服務(wù)質(zhì)量一致，也導(dǎo)致了針對確定數(shù)據(jù)的推薦機制在 此種環(huán)境下失效。因此，開發(fā)出一種有效地針對不確定服務(wù)的推薦系統(tǒng)及方法，成為目前學(xué)術(shù)界和 工業(yè)界的迫切需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在提供一種基于不確定服務(wù)的推薦系統(tǒng)及其方法，采用的技術(shù)方案如 下該推薦系統(tǒng)主要包括服務(wù)注冊及管理模塊、用戶需求解析模塊以及服務(wù)推薦模 塊，所述服務(wù)注冊及管理模塊、用戶需求解析模塊之間通信連接，所述服務(wù)注冊及管理模塊 與服務(wù)推薦模塊之間通信連接；所述服務(wù)推薦模塊結(jié)合所述服務(wù)注冊及管理模塊中的現(xiàn)有 服務(wù)信息及所述用戶需求解析模塊提供的用戶需求，提取出所有滿足用戶需求的服務(wù)，針 對這些服務(wù)采用TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。優(yōu)選地，所述服務(wù)注冊及管理模塊包括服務(wù)注冊器、服務(wù)管理模塊和服務(wù)管理庫； 負責(zé)錄入新增服務(wù)的數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)的管理。優(yōu)選地，所述服務(wù)的數(shù)據(jù)包括服務(wù)名稱、功能描述、接口參數(shù)以及服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。
優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)的管理為利用語義的方法，通過構(gòu)建一棵服務(wù)本體樹，對所有的 服務(wù)按照其功能描述進行分類，并打上相應(yīng)的標簽；在對服務(wù)的功能描述上語義分析方面， 采用關(guān)鍵詞提取的方法，將功能描述中的關(guān)鍵字與服務(wù)本體樹上的類相匹配。優(yōu)選地，所述用戶需求解析模塊采用語義本體樹的方法，針對用戶需求中的關(guān)鍵 字，將其與本體樹上的類加以匹配，從而分析出用戶需求中的關(guān)鍵內(nèi)容。本發(fā)明還公開了一種采用前述的推薦系統(tǒng)進行基于不確定服務(wù)的推薦方法，其包 括以下步驟1)服務(wù)提供商將自身的服務(wù)通過服務(wù)注冊及管理模塊中的服務(wù)注冊器注冊，并由 服務(wù)注冊器錄入該服務(wù)的具體信息；2)服務(wù)注冊器將服務(wù)交由服務(wù)管理模塊統(tǒng)一管理，服務(wù)管理模塊通過建立服務(wù)本 體樹，將服務(wù)的功能描述中的關(guān)鍵字與本體進行匹配，從而將服務(wù)管理庫中的服務(wù)分類；3)當(dāng)有用戶提出服務(wù)請求時，由用戶需求解析模塊中的需求解析器對用戶請求進 行解析，根據(jù)用戶請求中的關(guān)鍵字，與本體樹進行匹配，從而提取出用戶請求的關(guān)鍵內(nèi)容， 再將些內(nèi)容傳送至服務(wù)管理庫；4)服務(wù)管理庫結(jié)合需求解析器傳遞的請求信息，將匹配請求信息的服務(wù)的服務(wù)質(zhì) 量數(shù)據(jù)傳遞至服務(wù)推薦模塊；5)服務(wù)推薦模塊根據(jù)TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。優(yōu)選地，所述具體信息包括服務(wù)名稱、功能描述、接口參數(shù)以及服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，所述步驟5)包括以下子步驟A)服務(wù)推薦模塊接收服務(wù)管理庫提供的服務(wù)集合及預(yù)先設(shè)定的概率閥值；B)將服務(wù)集合根據(jù)其各屬性的值映射至多維數(shù)據(jù)空間；C)根據(jù)TPS計算公式計算各個服務(wù)不被其他服務(wù)支配的概率，若此概率高于或等 于原先設(shè)定的閥值，則此服務(wù)為TPS上的服務(wù)，若低于閥值，則此服務(wù)為被支配服務(wù)；D)當(dāng)所有服務(wù)計算完畢后，服務(wù)推薦模塊將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。優(yōu)選地，所述TPS計算公式是指計算得到服務(wù)sM不被其他服務(wù)支配的概率為，Pr(Sw)咭忠JWlil-!^piil)。優(yōu)選地，所述TPS計算公式是指計算得到服務(wù)sM不被其他服務(wù)支配的概率為，Pr [Sm<5J= ^J1IlimjeMN <ni}|t ( j) }，其中添加了服務(wù)的時效函數(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點■能夠針對不確定性服務(wù)，進行有效的服務(wù)推薦。■該方法中結(jié)合了服務(wù)的時效性，在服務(wù)的推薦過程中，更加注重服務(wù)近期的表 現(xiàn)，增加了服務(wù)推薦結(jié)果的有效性。


圖1 實施本發(fā)明的基于不確定性服務(wù)的推薦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；圖2 本發(fā)明的服務(wù)推薦模塊內(nèi)部流程圖。符號說明
1服務(wù)注冊及管理模塊2用戶需求解析模塊3服務(wù)推薦模塊
具體實施例方式發(fā)明原理Web服務(wù)是Internet上實現(xiàn)某種功能或執(zhí)行預(yù)先設(shè)定的流程的軟件對象集，它們 在Web上發(fā)布，能被用戶發(fā)現(xiàn)并調(diào)用。作為一種新興的Web應(yīng)用模式，Web服務(wù)是Web上數(shù) 據(jù)和信息集成的有效機制，成為目前最被看好的一種基于Web的用戶需求解決方案。本發(fā) 明結(jié)合p-skyline和服務(wù)時效性，提出一種針對不確定服務(wù)的推薦機制一TPS (Time-sensi tiveprobability skyline)方法(時效概率skyline法)。Skyline方法是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中 的一種查詢方法，它能夠利用預(yù)先定義的支配關(guān)系，將所有不被數(shù)據(jù)支配的數(shù)據(jù)提取出來。 我們將其遷移至Web服務(wù)領(lǐng)域中，通過預(yù)先設(shè)定服務(wù)質(zhì)量的各個屬性中數(shù)值的優(yōu)劣關(guān)系， 利用skyline方法提取出不被其他服務(wù)支配的服務(wù)。在處理不確定數(shù)據(jù)時，我們利用概率 的方法，計算不確定服務(wù)A支配不確定服務(wù)B概率，進而計算服務(wù)A不被所有服務(wù)支配的概 率P1，通過預(yù)先設(shè)定的概率閥值P，如果Pl大于P，則服務(wù)A位于P-skyline上?？紤]到用 戶更加注重服務(wù)近期的表現(xiàn)，我們在P-skyline中加入了時效性的概念，即在計算支配概 率時添加了服務(wù)的時間性函數(shù)。最終我們計算出所有位于TPS上的服務(wù)，并將它們推薦給 用戶。TPS方法(時效概率skyline方法)及計算公式在服務(wù)注冊時收集服務(wù)的信息，將服務(wù)表示為以下形式，服務(wù)描述模型:S= {Sname, q1; q2，· · ·，qn}，其中(I)Sname表示服務(wù)的名稱。(2) qn為服務(wù)的某一屬性值。我們定義下skyline服務(wù)的支配關(guān)系服務(wù)支配如果服務(wù)Sa支配服務(wù)sb，則對于服務(wù)的任一屬性i，服務(wù)Sa的Qi值優(yōu)于或者等于服務(wù)Sb的Qi值，且至少存在某一個屬性j，使得服務(wù)Sa的q^值優(yōu)于 服務(wù)Sb的qj值。傳統(tǒng)的skyline計算即為計算出所有不被其他服務(wù)支配的服務(wù)，并將這些服務(wù)的 集合稱為skyline服務(wù)。然而由于不確定服務(wù)有許多不同的表現(xiàn)，即服務(wù)Sa為不同表現(xiàn)的 一個集合，Sa = {sal, sa2, ...，SaJ。而不同服務(wù)之間，可能存在服務(wù)的不同表現(xiàn)互相支配， 使得無法進行不確定服務(wù)的skyline計算。針對這種情況，本發(fā)明利用概率的方法，計算服 務(wù)支配的概率，并通過預(yù)先設(shè)定的概率來判斷該服務(wù)是否位于概率skyline之上。具體計 算方法如下所示首先計算服務(wù)的分布情況，即概率密度函數(shù)f，對于數(shù)據(jù)空間D來說，任一服務(wù)的 概率密度函數(shù)滿足以下條件，即 給定服務(wù)sM和服務(wù)sN，則他們的概率密度函數(shù)為f (m)和f(n)，而服務(wù)sM支配服 務(wù)Sn的概率為
Pr[sM< sN] = / neDf(n) ( / m<nf' (m) dm) dn= / neD / m<nf(n)f' (m)dmdn對于給定的兩服務(wù)sM和sN來說，只存在三種可能的關(guān)系(1)服務(wù)sM支配服務(wù)sN ； ⑵服務(wù)Sm被服務(wù)Sn支配；(3)服務(wù)Sm和服務(wù)Sn互不支配。因此，Pr [sM < sN] +Pr [sN < sM]≤ 1在離散情況下，即服務(wù)sM和服務(wù)sN各有有限個數(shù)的不同表現(xiàn)，如sM = {sM1, SM2' · · ·，SML1}，Sn — {sN1 ？ SN2，· · ·， SnlJ。則其支配概率計算如下所示 進而可以計算得到服務(wù)Sm不被其他服務(wù)支配的概率為， 由于用戶更加注重服務(wù)近期的表現(xiàn)，在最終的計算公式中添加了服務(wù)的時效函 數(shù)。服務(wù)的時效函數(shù)為服務(wù)質(zhì)量隨著時間而變化的函數(shù)。具體計算公式如下 下面結(jié)合附圖和實例對本發(fā)明作進一步說明如圖1所示，整個推薦系統(tǒng)主要包括三個模塊服務(wù)注冊及管理模塊1、用戶需求 解析模塊2以及服務(wù)推薦模塊3，服務(wù)注冊及管理模塊1、用戶需求解析模塊2之間通信連 接，服務(wù)注冊及管理模塊1與服務(wù)推薦模塊3之間通信連接。服務(wù)注冊及管理模塊1主要負責(zé)錄入新增服務(wù)的數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)的管理，其中包括 服務(wù)注冊器、服務(wù)管理模塊和服務(wù)管理庫；服務(wù)的數(shù)據(jù)主要包括服務(wù)名稱，功能描述，接口 參數(shù)，服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。在此處我們考慮的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)主要包括以下幾種表1服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)表
服務(wù)數(shù)據(jù)的管理方面是利用語義的方法，通過構(gòu)建一棵服務(wù)本體樹，對所有的服 務(wù)按照其功能描述進行分類，并打上相應(yīng)的標簽。在對服務(wù)的功能描述上語義分析方面，采 用關(guān)鍵詞提取的方法，將功能描述中的關(guān)鍵字與服務(wù)本體樹上的類相匹配。用戶需求解析模塊2同樣采用語義本體樹的方法，針對用戶需求中的關(guān)鍵字，將 其與本體樹上的類加以匹配，從而分析出用戶需求中的關(guān)鍵內(nèi)容。服務(wù)推薦模塊3是結(jié)合服務(wù)注冊器中的現(xiàn)有服務(wù)信息及需求解析模塊提供的用 戶需求，提取出所有滿足用戶需求的服務(wù)，針對這些服務(wù)采用TPS方法進行處理，將位于 time-sensitive probability skyline上白勺月艮務(wù)推薦給用戶。下面將結(jié)合附圖來介紹采用該系統(tǒng)進行推薦服務(wù)的過程和方法從圖1中可以看出，服務(wù)提供商將自己的服務(wù)通過服務(wù)注冊及管理模塊1中的服 務(wù)注冊器注冊，并由服務(wù)注冊器錄入該服務(wù)的具體信息，例如包括服務(wù)名稱，輸入輸出參 數(shù)，功能描述，服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)等。然后服務(wù)注冊器將服務(wù)交由服務(wù)管理模塊統(tǒng)一管理，服務(wù) 管理模塊通過建立服務(wù)本體樹，將服務(wù)的功能描述中的關(guān)鍵字與本體進行匹配，從而將服 務(wù)管理庫中的服務(wù)分類。當(dāng)有用戶提出服務(wù)請求時，由用戶需求解析模塊2中的需求解析 器對用戶請求進行解析，解析過程為根據(jù)用戶請求中的關(guān)鍵字，與本體樹進行匹配，從而提 取出用戶請求的關(guān)鍵內(nèi)容，再將些內(nèi)容傳送至服務(wù)管理庫；服務(wù)管理庫結(jié)合需求解析器傳 遞的請求信息，將匹配請求信息的服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)傳遞至服務(wù)推薦模塊3。服務(wù)推薦模 塊3根據(jù)TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。圖2介紹了服務(wù)推薦模塊中的主要流程服務(wù)推薦模塊接收服務(wù)管理庫提供的服務(wù)集合及預(yù)先設(shè)定的概率閥值ρ ；將服務(wù)集合根據(jù)其各屬性的值映射至多維數(shù)據(jù)空間；根據(jù)前面介紹的TPS計算公式計算各個服務(wù)不被其他服務(wù)支配的概率，若此概率高于或等于原先設(shè)定的閥值P，則此服務(wù)為TPS上的服務(wù)，若低于閥值P，則此服務(wù)為被支配 服務(wù)；當(dāng)所有服務(wù)計算完畢后，服務(wù)推薦模塊將位于TPS上服務(wù)推薦給用戶。上面以舉例方式對本發(fā)明進行了說明，但本發(fā)明不限于上述具體實施例，凡基于 本發(fā)明所做的任何改動或變型均屬于本發(fā)明要求保護的范圍。
權(quán)利要求
一種基于不確定服務(wù)的推薦系統(tǒng)，其特征在于包括服務(wù)注冊及管理模塊(1)、用戶需求解析模塊(2)以及服務(wù)推薦模塊(3)，所述服務(wù)注冊及管理模塊(1)、用戶需求解析模塊(2)之間通信連接，所述服務(wù)注冊及管理模塊(1)與服務(wù)推薦模塊(3)之間通信連接；所述服務(wù)推薦模塊(3)結(jié)合所述服務(wù)注冊及管理模塊(1)中的現(xiàn)有服務(wù)信息及所述用戶需求解析模塊(2)提供的用戶需求，提取出所有滿足用戶需求的服務(wù)，針對這些服務(wù)采用TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服務(wù)注冊及管理模塊(1)包括服 務(wù)注冊器、服務(wù)管理模塊和服務(wù)管理庫；負責(zé)錄入新增服務(wù)的數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)的管理。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服務(wù)的數(shù)據(jù)包括服務(wù)名稱、功能 描述、接口參數(shù)以及服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)的管理為利用語義的方法， 通過構(gòu)建一棵服務(wù)本體樹，對所有的服務(wù)按照其功能描述進行分類，并打上相應(yīng)的標簽；在 對服務(wù)的功能描述上語義分析方面，采用關(guān)鍵詞提取的方法，將功能描述中的關(guān)鍵字與服 務(wù)本體樹上的類相匹配。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶需求解析模塊(2)采用語義 本體樹的方法，針對用戶需求中的關(guān)鍵字，將其與本體樹上的類加以匹配，從而分析出用戶 需求中的關(guān)鍵內(nèi)容。
6.一種采用權(quán)利要求1-5所述的推薦系統(tǒng)進行基于不確定服務(wù)的推薦方法，其特征在 于包括以下步驟1)服務(wù)提供商將自身的服務(wù)通過服務(wù)注冊及管理模塊(1)中的服務(wù)注冊器注冊，并由 服務(wù)注冊器錄入該服務(wù)的具體信息；2)服務(wù)注冊器將服務(wù)交由服務(wù)管理模塊統(tǒng)一管理，服務(wù)管理模塊通過建立服務(wù)本體 樹，將服務(wù)的功能描述中的關(guān)鍵字與本體進行匹配，從而將服務(wù)管理庫中的服務(wù)分類；3)當(dāng)有用戶提出服務(wù)請求時，由用戶需求解析模塊(2)中的需求解析器對用戶請求進 行解析，根據(jù)用戶請求中的關(guān)鍵字，與本體樹進行匹配，從而提取出用戶請求的關(guān)鍵內(nèi)容， 再將些內(nèi)容傳送至服務(wù)管理庫；4)服務(wù)管理庫結(jié)合需求解析器傳遞的請求信息，將匹配請求信息的服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量數(shù) 據(jù)傳遞至服務(wù)推薦模塊(3)；5)服務(wù)推薦模塊(3)根據(jù)TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的推薦方法，其特征在于，所述具體信息包括服務(wù)名稱、功能描 述、接口參數(shù)以及服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的推薦方法，其特征在于，所述步驟5)包括以下子步驟A)服務(wù)推薦模塊(3)接收服務(wù)管理庫提供的服務(wù)集合及預(yù)先設(shè)定的概率閥值(p)；B)將服務(wù)集合根據(jù)其各屬性的值映射至多維數(shù)據(jù)空間；C)根據(jù)TPS計算公式計算各個服務(wù)不被其他服務(wù)支配的概率，若此概率高于或等于原 先設(shè)定的閥值(P)，則此服務(wù)為TPS上的服務(wù)，若低于閥值(p)，則此服務(wù)為被支配服務(wù)；D)當(dāng)所有服務(wù)計算完畢后，服務(wù)推薦模塊(3)將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的推薦方法，其特征在于，所述TPS計算公式是指計算得到服務(wù) sM不被其他服務(wù)支配的概率為，
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的推薦方法，其特征在于，所述TPS計算公式是指計算得到服 務(wù)sM不被其他服務(wù)支配的概率為， 其中添加了服務(wù)的時效函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的推薦系統(tǒng)及方法，屬于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，特指一種基于不確定服務(wù)的推薦系統(tǒng)及方法，其主要包括服務(wù)注冊及管理模塊、用戶需求解析模塊以及服務(wù)推薦模塊，提取出所有滿足用戶需求的服務(wù)，并針對這些服務(wù)采用TPS方法進行處理，將位于TPS上的服務(wù)推薦給用戶。通過這種方法，可以大大保證被推薦的不確定服務(wù)的質(zhì)量，具有廣泛的應(yīng)用前景。
文檔編號H04L12/24GK101895547SQ201010229030
公開日2010年11月24日 申請日期2010年7月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月16日
發(fā)明者吳健, 尹建偉, 李瑩, 鄧水光, 陳亮 申請人:浙江大學(xué)