移动计算环境下基于动态上下文的个性化Mashup服务推荐
移动互联网的快速发展和智能终端数量的迅速增长使得Internet服务更加密切地融入到人们的生活中,面向非专业用户的Mashup服务在移动计算环境下有着更广泛、迫切的需求,同时,用户行为过程中的上下文动态不确定性、用户行为模式复杂性和个性化特征等因素对传统Mashup技术提出了挑战.针对目前Mashup技术和研究中存在的问题,本文将关注点从离散的服务推荐扩展到Mashup构造与运行过程,提出一种新的基于迭代式自主构造的Mashup服务组合和运行模式,主要思想是对大量离散、孤立的历史执行轨迹进行挖掘处理,建立上下文相关和偏好相关的用户行为选择概率模型,为构造优化的个性化Mashup组合方案提供支持.分析和模拟实验表明,面对移动环境上下文动态性和普适性特点,本文方法能够有效简化Mashup构造过程中用户参与的复杂性,减少对用户专业知识的依赖;同时,在用户行为模式预测和Mashup服务构造与推荐方面能够获得比其他服务推荐或组合方法更好的效果.
移动计算环境、上下文、Mashup、服务推荐、协同过滤
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TP315;G250.7;TN925.93
国家自然科学基金;国家自然科学基金;科技部创新方法项目;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金
2016-08-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
677-697