[發(fā)明專利]一種基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法

有效

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• 申請日: 2014-04-10
• 公開（公告）號: CN103942288B
• 公開（公告）日: 2017-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王海艷;曲匯直;駱健;蔣宇鑫;張少波
• 申請（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司32200
• 代理人: 葉連生

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是一個(gè)在開放異構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)服務(wù)按用戶需求不同實(shí)現(xiàn)分類推薦的方案。主要針對服務(wù)推薦中用戶具有復(fù)雜性以及對未知服務(wù)的期望不同的特點(diǎn)，提出了一種適用于服務(wù)推薦的基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法，該方法結(jié)合用戶復(fù)雜需求以及用戶對風(fēng)險(xiǎn)期望不同的特點(diǎn)，將用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好融于服務(wù)屬性約簡和推薦領(lǐng)域，使推薦結(jié)果更加符合用戶的期望。屬于信息服務(wù)、服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域。

背景技術(shù)

服務(wù)選擇是用戶根據(jù)其自身需求以某種方式在具有相同功能屬性卻具有不同非功能屬性的候選服務(wù)中選取所需服務(wù)，以執(zhí)行用戶的服務(wù)請求。隨著服務(wù)數(shù)量的日益增長，服務(wù)選擇中有效的推薦方法變得尤為重要，是服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域需要解決的核心問題之一。服務(wù)推薦不同于傳統(tǒng)的推薦方法,用戶具有明確的應(yīng)用需求,只是在面對大量同種功能服務(wù)時(shí)很難判斷服務(wù)符合自身偏好需求的程度。

隨著信息科技的發(fā)展，信息量的膨脹，多數(shù)決策者在決策時(shí)面對的信息不再是太少而是太多，那么如何利用現(xiàn)有技術(shù)對海量信息進(jìn)行過濾提取有效信息，利用有效信息進(jìn)行決策變成決策領(lǐng)域重要的研究內(nèi)容.服務(wù)推薦領(lǐng)域大量的服務(wù)非功能屬性約簡是一個(gè)必要的過程，若不約簡嚴(yán)重制約推薦的效率.在服務(wù)屬性約簡的過程中，不同用戶對有效的服務(wù)屬性的認(rèn)識(shí)是不同的，其中未知評價(jià)對用戶需求的影響被忽略了，用戶在面對大量的未知信息選擇時(shí)意味著承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)，而用戶對未知評價(jià)的期望不同，如果推薦系統(tǒng)不將其考慮在內(nèi)將與用戶的期望產(chǎn)生嚴(yán)重的偏差。

針對上述問題,將用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好引入推薦系統(tǒng)，提出一種基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服推薦方法，在進(jìn)行推薦之前，根據(jù)用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好程度將用戶分成風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型，風(fēng)險(xiǎn)偏好型，風(fēng)險(xiǎn)中立型三類，針對不同的風(fēng)險(xiǎn)類型用戶對服務(wù)的有效非功能屬性進(jìn)行選擇，同時(shí)考慮用戶的個(gè)性化需求，對約簡后的屬性進(jìn)行選擇，根據(jù)選擇后的有效服務(wù)屬性評分進(jìn)行用戶相似度計(jì)算，可以提升推薦的效率，減少推薦的結(jié)果與用戶需求間的偏差。

發(fā)明內(nèi)容

技術(shù)問題：本發(fā)明的目的是給出一種解決服務(wù)推薦中屬性集規(guī)模龐大和用戶對選擇服務(wù)時(shí)對服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的期望不同的推薦方法，即基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法。

技術(shù)方案：本發(fā)明將借鑒最新的服務(wù)推薦算法的研究成果，考慮用戶需求具有復(fù)雜性以及用戶的風(fēng)險(xiǎn)期望不同特點(diǎn)，提出一種基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法，在服務(wù)非功能屬性選擇中結(jié)合用戶需求和用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好，給出服務(wù)推薦方案。

本發(fā)明根據(jù)用戶對未知信息的預(yù)期不同選取不同的項(xiàng)目屬性進(jìn)行推薦，使得推薦結(jié)果更加符合用戶的需求，該服務(wù)推薦方法主要包括基于風(fēng)險(xiǎn)偏好的屬性約簡方法和基于風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法兩部分。

基于風(fēng)險(xiǎn)偏好的屬性約簡方法的組成模式，包括用戶的基本信息，用戶的需求信息，服務(wù)的非功能屬性信息，用戶對服務(wù)屬性的評分信息幾部分，其中用戶的基本信息包括用戶的ID、用戶對風(fēng)險(xiǎn)的偏好信息，用戶的需求信息包括用戶的功能性需求和非功能性需求，服務(wù)的非功能屬性信息包括服務(wù)的價(jià)格，QoS屬性等信息。

基于風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法關(guān)鍵在于將用戶對未知信息的風(fēng)險(xiǎn)期望融入到推薦系統(tǒng)中，通過將用戶按照風(fēng)險(xiǎn)偏好的不同進(jìn)行分類的方法提取出符合此類用戶的決策屬性，將其與用戶需求提出的偏好屬性結(jié)合，形成有效的決策屬性，進(jìn)而進(jìn)行相似度計(jì)算，將最佳項(xiàng)目推薦給用戶；主要包括的處理過程有用戶分類過程，用戶需求提取過程，用戶評分表處理過程，待推薦項(xiàng)目屬性約簡過程，約簡后屬性與用戶需求結(jié)合過程，相似度計(jì)算過程和最佳服務(wù)選擇過程。

基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的服務(wù)推薦方法的步驟是：先將用戶按照不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好類型分類，用戶向服務(wù)注冊中心發(fā)送請求，服務(wù)注冊中心提取相關(guān)服務(wù)構(gòu)建評分可能區(qū)間表，按照各類用戶不同的規(guī)則提取有效屬性，將約簡后的屬性進(jìn)行賦權(quán)，計(jì)算單一非功能屬性的推薦度，再根據(jù)權(quán)重計(jì)算服務(wù)的推薦度，將最佳服務(wù)推薦給用戶，最終完成服務(wù)推薦。

該推薦方法中基本元素，及其定義和功能包括：

1）服務(wù)請求者，即用戶：對服務(wù)資源提出請求，具有選擇最優(yōu)服務(wù)資源權(quán)限的實(shí)體；該實(shí)體包括固定的ID，實(shí)體的風(fēng)險(xiǎn)偏好類別以及實(shí)體對所需服務(wù)功能性屬性和非功能性屬性的需求；

2）服務(wù)提供者：針對服務(wù)請求者提出的資源請求，實(shí)施信息服務(wù)的提供者；該實(shí)體具備的屬性包括固定的ID，所提供的功能性屬性和非功能性屬性的類別，功能屬性需求：需求詳細(xì)信息之一，表示用戶所需要的服務(wù)的功能；

3）用戶的功能屬性需求：需求詳細(xì)信息之一，表示用戶所需要的服務(wù)的功能；

4）用戶的非功能屬性需求：服務(wù)屬性信息需求，表示用戶對所需要的服務(wù)某項(xiàng)或某幾項(xiàng)非功能屬性的需求；