[发明专利]一种用于mashup应用推荐的协同过滤方法

摘要

本发明公开了一种用于mashup应用推荐的协同过滤方法，包括以下步骤：步骤1，计算mashup应用之间的内容相似度；步骤2，传递内容相似度；步骤3，聚类mashup应用；步骤4，计算属于同一个聚类的mashup应用之间的评分相似度；步骤5，选择邻居；步骤6，推荐mashup应用。本发明优势包括：聚类中的mashup应用数目远小于推荐系统中所有mashup应用的数目，推荐系统响应速度较快；同一聚类中的用户评分相对更集中，密度较大，稀疏度较小，mashup应用的评分相似度计算更准确；同一聚类中mashup应用更相关，评分推测更准确；离线完成聚类过程，保证了推荐系统的及时更新。

主权项

一种用于mashup应用推荐的协同过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，计算mashup应用之间的内容相似度：提取目标网站上所有mashup应用的API接口和标签信息，计算任意两个mashup应用之间的API相似度和标签相似度，加权合成mashup应用之间的内容相似度；步骤2，传递内容相似度：建立一个无向加权图，图中一个结点对应一个mashup应用并以相应的mashup应用为标记，若两个mashup应用之间内容相似度不为0，则在以这两个mashup应用为标记的结点之间加上一条边，而这两个mashup应用之间的内容相似度则作为该边的权值，然后根据相似度传递规则匹配情况，计算两个不直接相连但有路径相通的mashup应用之间被传递的内容相似度；步骤3，聚类mashup应用：采用凝聚型层次聚类方法，将每个mashup应用看作一个聚类，迭代地将相似度最高的mashup应用聚为一类，直至所有mashup应用聚为一类；步骤4，计算mashup应用之间的评分相似度：在两个mashup应用都属于同一个聚类的情况下，计算mashup应用之间的评分相似度；步骤5，选择邻居mashup应用：设定一个相似阈值，若一个mashup应用与目标mashup应用的评分相似度超过相似阈值，则将其加入目标mashup应用的邻居集合；步骤6，推荐mashup应用：根据目标mashup应用的邻居集合内的mashup应用评分计算目标mashup应用的预测评分值，根据用户对mashup应用的评分范围设定推荐阈值，若目标mashup应用的预测评分值大于等于推荐阈值，则将之推荐给用户，否则不推荐。