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一种基于隐语义概率模型的个性化服务推荐系统及方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN201310392446.9
  • IPC分类号:G06F17/30
  • 申请日期:
    2013-09-02
  • 申请人:
    中国科学院软件研究所
著录项信息
专利名称一种基于隐语义概率模型的个性化服务推荐系统及方法
申请号CN201310392446.9申请日期2013-09-02
法律状态授权申报国家中国
公开/公告日2013-12-25公开/公告号CN103473291A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06F17/30IPC分类号G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人中国科学院软件研究所申请人地址
北京市海淀区中关村南四街4号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人中国科学院软件研究所当前权利人中国科学院软件研究所
发明人彭启民;胡堰;胡晓惠
代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司代理人杨学明
摘要
本发明涉及一种基于隐语义概率模型的个性化服务推荐系统及方法,属于服务计算技术领域,包括以下步骤:确定用于评价一系列功能相似服务的性能优劣的QoS指标体系;建立用户、用户指标偏好以及服务情境三者之间的隐语义概率模型;收集系统内不同用户在不同的服务情境下使用不同功能的服务时通过与系统交互提供的指标偏好信息,并存入历史经验数据库;用已收集的数据训练隐语义概率模型的参数;当用户不熟悉某种服务情境,但需要在该服务情景下调用特定功能服务时,利用已训练的隐语义概率模型对该用户的指标偏好进行预测;根据预测出的用户个性化的QoS指标偏好,对候选服务进行综合筛选,从中选出最贴近该用户需求的服务,从而实现个性化服务推荐。

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