【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推荐，特别是指一种云服务推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、云服务推荐系统是对用户和云服务之间的调用记录的服务质量(quality ofservice，qos)进行分析预测，根据qos给用户推荐合适的云服务对象。现有技术进行云服务推荐的方案包括：
2、(1)采用静态方法，例如算术平均值方法对qos进行预测，根据预测结果选择云服务；
3、(2)根据用户对云服务调用产生的历史qos记录进行筛选、计算、排序等操作为用户选出性能最优的云服务；
4、(3)采用协同过滤(collaborative filtering，cf)算法推荐云服务。
5、然而，上述方案(1)由于用户对云服务的需求是动态变化的，因此推荐结果往往不准确；方案(2)由于用户获取到的历史qos记录是稀疏的，因此推荐结果往往也不准确；方案(3)由于cf算法忽略了用户和服务的属性特征，因此推荐结果往往也不准确。
技术实现思路
1、本专利技术技术方案的目的是提供一种云服务推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，用于解决现有技术中云服务推荐结果不准确的问题。
2、为达到上述目的，本专利技术是这样实现的：
3、第一方面，本专利技术的实施例提供一种云服务推荐方法，包括：
4、根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，所述云服务用户特征用于预测用户对云服务项目的服务质量评分；
5、根据第一相似度和第二相
6、基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，所述目标云服务用户特征是所述融合相似度大于相似度阈值所对应的云服务用户特征。
7、可选地，所述的云服务推荐方法，其中，所述根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，包括：
8、将所述云服务用户评价数据和噪声数据输入云服务推荐模型，获得云服务用户特征；其中，所述云服务推荐模型基于栈式降噪自编码器构建。
9、可选地，所述的云服务推荐方法，其中，所述方法还包括：
10、根据云服务属性数据，获取云服务属性矩阵，所述云服务属性数据包括至少一个属性数据，所述云服务属性矩阵用于指示目标云服务项目是否包括目标属性数据；
11、根据所述云服务属性矩阵和所述云服务评价数据，获取用户对云服务属性的偏好程度；
12、根据用户对云服务属性的偏好程度，获得所述第二相似度。
13、可选地，所述的云服务推荐方法，其中，所述根据第一相似度和第二相似度，获取融合相似度，包括：
14、根据第一相似度、第二相似度、所述第一相似度对应的第一相似度权重、以及所述第二相似度对应的第二相似度权重，获取融合相似度，所述第一相似度权重和所述第二相似度权重之和等于目标值。
15、可选地，所述的云服务推荐方法，其中，所述基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，包括：
16、基于遗忘函数和用户的访问时间，确定用户的长期性偏好因子和周期性偏好因子，所述长期性偏好因子用于确定于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好，所述周期性偏好因子用于确定于用户对云服务项目的周期性兴趣偏好；
17、采用所述长期性偏好因子和所述周期性偏好因子对目标云服务用户特征进行修正，获得修正的目标云服务用户特征；
18、基于修正后的目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果。
19、可选地，所述的云服务推荐方法，其中，所述基于修正后的目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，包括：
20、根据云服务测试集上用户选择的云服务项目集合和修正后的目标云服务用户特征所对应的云服务项目，确定评价指标；
21、按照所述评价指标，对不同云服务项目对应的修正后的目标云服务特征进行排序，获得云服务推荐结果。
22、第二方面，本专利技术的实施例还提供一种云服务推荐装置，包括：
23、第一获得模块，用于根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，所述云服务用户特征用于预测用户对云服务项目的服务质量评分；
24、第一获取模块，用于根据第一相似度和第二相似度，获取融合相似度，所述第一相似度用于指示两个用户针对同一云服务项目的服务质量评分的相似度，所述第二相似度用于指示两个用户偏好同一云服务属性的相似度；
25、第二获得模块，用于基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，所述目标云服务用户特征是所述融合相似度大于相似度阈值所对应的云服务用户特征。
26、第三方面，本专利技术的实施例还提供一种云服务推荐设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的云服务推荐方法。
27、第四方面，本专利技术的实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的云服务推荐方法。
28、第五方面，本专利技术的实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如第一方面所述的云服务推荐方法。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：
29、采用本专利技术实施例所述云服务推荐方法，根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，所述云服务用户特征用于预测用户对云服务项目的服务质量评分；根据第一相似度和第二相似度，获取融合相似度，所述第一相似度用于指示两个用户针对同一云服务项目的服务质量评分的相似度，所述第二相似度用于指示两个用户偏好同一云服务属性的相似度；基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，所述目标云服务用户特征是所述融合相似度大于相似度阈值所对应的云服务用户特征，如此，结合用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，获得云服务推荐结果，提高云服务推荐结果的准确率。
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1.一种云服务推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，包括：
3.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述根据第一相似度和第二相似度，获取融合相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，包括：
6.根据权利要求5所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述基于修正后的目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，包括：
7.一种云服务推荐装置，其特征在于，包括：
8.一种云服务推荐设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的云服务推荐方法。
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的云服务推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种云服务推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述根据云服务用户评价数据，获得云服务用户特征，包括：
3.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述根据第一相似度和第二相似度，获取融合相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述基于用户对云服务项目的长期性兴趣偏好和周期性兴趣偏好，以及目标云服务用户特征，获得云服务推荐结果，包括：
6.根据权利要求5所述的云服务推荐方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱磊，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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