专利名称：一种基于组推荐的服务选取系统及其选取方法
技术领域：
本发明涉及计算机领域，具体是ー种在开放的网络环境中，利用组推荐和协同过滤技木，针对用户団体，综合考虑每个用户的兴趣，提出了极大化团体满意度的方法。
背景技术：
随着软件技术的不断发展和成熟，越来越多的服务实现了相同或者相近的功能，在服务选取的过程中，如何最大化用户的满意度，真正做到面向用户是现阶段研究的ー个热点问题。用户从最初的只关心服务的功能，到越来越多地考虑非功能因素，如用户体验，价格等。除此之外，随着Twitter等社交类应用的流行，用户更多地表达自己的观点，有效 地综合利用这些反馈信息，能设计出高效有针对性的服务选取方法。另ー方面，Web2.0技术让人们之间的联系更加紧密，用户更多地以集体地形式活动，如聚餐，旅游等。传统的服务选取方法基本是针对单个用户的，在此情景下并不适用。传统的方法综合各种QoS因素提出了针对单个用户的服务选取模型。但随着社交网络的出现和大量基于社交的服务的流行，人们更多以群体的形式进行各式各样的活动。为了使最终选取的服务能够尽可能符合每个用户的兴趣爱好，需要获得单个用户对可选服务的评价信息，但通常这样的信息并不完整。实践证明，推荐系统能有效地解决这类信息稀疏问题，通过分析用户的兴趣特点和历史购买行为对用户进行建摸。现代电子商务网站如Amazon和Netflix借助推荐系统提供了个性化的决策支持和信息服务。目前的推荐系统方法按使用的内容来分主要分为三类，一是计算用户兴趣与物品内容数据的相似度，称为内容过滤的方法。ニ是利用用户的历史数据，计算用户(物品)两两之间的相似度，根据领域来推荐的协同过滤方法。三是根据用户在社会化关系网络中的信任关系来推荐的社会化过滤方法。但是这些方法都不适用于针对団体用户，无法综合考虑每个用户的兴趣。而且现有的组推荐方法或者没有考虑多QoS因素的情况，或者在扩展性和效率方面存在缺陷。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于组推荐的服务选取系统及其选取方法，该系统针对用户団体，综合考虑每个用户的兴趣，极大化提高了団体的满意度。本发明所述的ー种基于组推荐的服务选取系统，其工作在用户及可满足用户基本功能的若干服务之间，该系统包括数据获取模块、数据处理模块和请求处理模块，其中
数据获取模块接收各服务传递的数据，并转发给数据处理模块，
请求处理模块接收用户发送的查询请求，并将查询请求转发给数据处理模块，
数据处理模块将处理后的结果经请求处理模块转发给客户。所述数据处理模块还连接本地数据存储模块用于存储部分中间结果。
此外，本发明还提供了基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其包括以下步骤
1)数据获取模块从服务中取得每个用户的评分数据，
2)数据处理模块对用户的评分进行分析，获得用户的偏好特征，
3)请求处理模块接收用户发送的查询请求，并将查询请求转发给数据处理模块，当一个组推荐请求到来时，处理模块综合组内每个用户的特征，为组整体建立模型，
4)采用协同过滤法获取领域，生成整个组的推荐列表，并将推荐列表返回。上述步骤I)获取的数据是〈Userid, Itemld, Ratings〉三元组的形式，其中Ratings是ー个多维向量,维度是指标的个数。上述步骤2)的评分格式为
权利要求
1.一种基于组推荐的服务选取系统，其工作在用户及可满足用户基本功能的若干服务之间，其特征在于，该系统包括数据获取模块、数据处理模块和请求处理模块，其中 数据获取模块接收各服务传递的数据，并转发给数据处理模块， 请求处理模块接收用户发送的查询请求，并将查询请求转发给数据处理模块， 数据处理模块将处理后的结果经请求处理模块转发给客户。
2.根据权利要求I所述的基于组推荐的服务选取系统，其特征在于，数据处理模块还连接本地数据存储模块用于存储部分中间结果。
3.—种权利要求I所述基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其特征在于包括以下步骤 1)数据获取模块从服务中取得每个用户的评分数据， 2)数据处理模块对用户的评分进行分析，获得用户的偏好特征， 3)请求处理模块接收用户发送的查询请求，并将查询请求转发给数据处理模块，当一个组推荐请求到来时，处理模块综合组内每个用户的特征，为组整体建立模型， 4)采用协同过滤法获取领域，生成整个组的推荐列表，并将推荐列表返回。
4.根据权利要求3所述的基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其特征在于，步骤1)获取的数据是〈Userid,Itemld, Ratings〉三元组的形式，其中Ratings是一个多维向量，维度是指标的个数。
5.根据权利要求3所述的基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其特征在于，步骤2)的评分格式为
6.根据权利要求3所述的基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其特征在于，步骤3)的具体过程为在获得组内每个用户的评分比重后，对整个组建模，其用如下的公式描述
7.根据权利要求3所述的基于组推荐的服务选取系统的选取方法，其特征在于，步骤4)中采用协同过滤法获取领域，生成整个组的推荐列表的具体过程为 协同过滤通过分析历史数据为整个组的虚拟用户推荐服务列表，其用如下的公式描述
全文摘要
本发明公开了一种基于组推荐的服务选取系统及其选取方法，该系统其工作在用户及可满足用户基本功能的若干服务之间，包括数据获取模块、数据处理模块和请求处理模块。选取方法为数据获取模块从服务中取得每个用户的评分数据，数据处理模块对用户的评分进行分析，获得用户的偏好特征，请求处理模块接收用户发送的查询请求，并将查询请求转发给数据处理模块，当一个组推荐请求到来时，处理模块综合组内每个用户的特征，为组整体建立模型，采用协同过滤法获取领域，生成整个组的推荐列表，并将推荐列表返回。发明考虑多QoS因素的组推荐服务选取算法，并验证了该算法的正确性和高效性。并设计和实现了基于WebService的简单原型系统。
文档编号G06F17/30GK102855333SQ20121036890
公开日2013年1月2日 申请日期2012年9月27日 优先权日2012年9月27日
发明者吕建, 徐锋, 刘涛 申请人:南京大学