【技术实现步骤摘要】
一种基于时间感知的服务推荐方法
[0001]本专利技术涉及服务推荐以及深度学习领域，尤其涉及一种基于时间感知的服务推荐方法。
技术介绍
[0002]在互联网产业规模不断扩大的背景之下，海量的数据在日常的生活生产中产生。大量数据的冗余繁杂为用户与服务提供商都带来许多的困难，用户难以快速准确地找到符合兴趣爱好或需要使用的服务，而管理者难以对自己所提供的服务合理地进行资源分配以及向目标用户准确推送。推荐系统通过特定的方式将用户以及服务紧密地联系起来，从而有效地缓解了上述问题，为服务消费者以及服务提供者都带来了便利。
[0003]服务推荐研究中最重要的步骤之一是通过当前服务质量（QoS）指标准确预测和计算丢失或将来的QoS指标。服务质量指标包含多个方面，例如安全性、可用性、准确性等，并且QoS指标是通过将服务与服务提供者结合在一起的网络服务程序观察并提供的。服务推荐系统可以通过预测QoS指标将服务推荐给用户，同时也可以让服务提供者找到会使用他们服务的用户群体以及未来的服务调用状态，因此，提高QoS指标预测的准确性有助于分析用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于时间感知的服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据预处理，从云服务器处通过用户调用服务产生的服务质量日志信息获取响应时间以及吞吐量的数据，同时，获取服务以及用户的ip地址、所处自治系统、城市、国家等信息，将所有数据与信息整合形成数据包，并对数据包进行预处理；S2、将步骤S1中进行预处理后的数据包根据用户调用服务产生的QoS值，计算用户/服务之间的相似度；S3、将步骤S2所得的用户/服务的相似度结合该用户/服务对应的地理位置信息，筛选出与目标用户/服务相似度最高的前k个用户/服务的集合；S4、结合步骤S3所得的相似目标用户/服务的集合，对目标用户的QoS值进行长短期记忆网络模型进行训练，并对目标用户的QoS值进行预测；S5、结合步骤S4的预测结果，计算出最终的QoS预测值，以根据最终的QoS预测值对目标用户进行服务推荐。2.根据权利要求1所述的一种基于时间感知的服务推荐方法，其特征在于所述步骤S1的数据预处理包括以下步骤：S101、数据归一化，利用线性归一化的方法，将QoS值的范围转换到之间，具体公式如下：其中，代表用户u在t时刻调用服务i所产生的QoS指标，与分别代表所有QoS指标的最大值与最小值；S102、利用缺失值相邻时间段内的QoS值填充缺失值，缓解数据稀疏的问题，具体计算公式为：其中，代表用户在T时间段内调用对应服务的QoS指标的均值，用来填充值为0或空的；其中，T的定义为：其中，0与63指时间片的取值范围，d代表前后相邻时间段的长度。3.根据权利要求1所述的一种基于时间感知的服务推荐方法，其特征在于所述步骤S2中用户/服务之间的相似度计算包括以下步骤：S201、提出基于用户调用服务个数的个性化权重，用户调用的服务越多，该用户所占的权重越大，具体计算公式为：其中，表示所有服务的总数量，表示用户调用过的服务的数量，代表此权重在整个模型中的影响程度，当取0时，即可认为该权重不对模型造成影响；S202、计算重要性权重，调用过两个服务的用户数越多，该服务对目标服务越重要，具
体计算公式为：其中，代表调用过服务的用户数量，代表调用过服务与服务的用户；S203、利用牛顿冷却定理计算服务的兴趣衰减系数，具体计算公式为：其中，代表中的用户上一次调用服务的时刻，代表在时用户对于服务感兴趣的程度，代表衰减系数；S204、结合以上三种权重及系数，采用皮尔逊相关系数计算服务间的相似度，具体计算公式为：公式为：其中，U就是，代表在时刻调用过服务以及服务的用户集合，代表在时刻内所有内用户调用服务产生的QoS指标的均值。4.根据权利要求1所述的一种基于时间感知的服务推荐方法，其特征在于所述步骤S2中用户之间的相似度计算公式为：其中，表示所有用户的数量，表示调用过该服务的用户的数量，代表此权重在整个模型中的影响程度；其中，代表用户调用过的服务的数量，代表被用户与用户调用过的服务；其中，代表服务上一次被用户调用的时刻，代表在时用户对于服务感兴趣的程度，代表在时用户对于服务感兴趣的程度，代表衰减系数，代表自然常数；代表自然常数；其中，S为，代表在时刻用户与共同调用过的服务集合，代表用户在时刻内调用集合内服务产生的QoS指标的均值。5.根据权利要求1所述的一种基于时间感知的服务推荐方法，其特征在于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛宏燕，顾汇龙，王敬梓，黎洪炜，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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