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基于社会网络的语义Web服务发现与组合研究综述报告
随着Web服务的快速发展，语义Web服务已成为了服务计算领域研究的热点之一。社会网络的兴起促进了语义Web服务的发现与组合。本综述将重点介绍基于社会网络的语义Web服务发现与组合的研究进展。
一、基于社会网络的语义Web服务发现
社会网络是一个人与人之间相互联系、相互作用的网络。基于社会网络的服务发现可以利用用户的社会网络来推荐符合用户需求的服务。社会网络包含用户的兴趣、行为等信息，可以通过挖掘用户行为模式发现符合用户需求的服务。
1.基于社交网络的服务发现
社交网络是用户之间建立联系、发表观点或分享信息的网络。基于社交网络的服务发现可以利用用户之间的社交网络来挖掘符合用户需求的服务。Lin等人提出了一种基于微博的服务发现方法，通过挖掘微博中的用户行为模式，提取用户的兴趣标签，再利用标签相似性度量服务之间的相似性，并对相似性高的服务进行推荐。
2.基于协同过滤的服务发现
协同过滤是一种推荐系统技术，利用用户的历史行为数据来推荐符合用户需求的服务。基于协同过滤的服务发现可以利用用户之间的行为数据来推荐符合用户需求的服务。Ziegler等人提出了一种基于协同过滤的服务发现方法，该方法首先对用户行为数据进行聚类，再利用聚类结果来计算服务之间的相似性，最终实现对服务进行推荐。
二、基于社会网络的语义Web服务组合
服务组合是将多个服务按照一定的顺序组合成为一个新的服务。基于社会网络的服务组合可以利用用户之间的社会网络关系来组合符合用户需求的服务。社会网络关系可以反映用户之间的信任度、合作关系等，可以利用这些关系来指导服务组合。
1.基于信任关系的服务组合
信任关系是指用户之间的信任度，可以利用信任关系来保证服务组合的可行性和服务质量。Li等人提出了一种基于信任关系的服务组合方法，该方法根据用户之间的信任关系构建信任网络，再利用信任网络来实现服务组合。
2.基于社会网络分析的服务组合
社会网络分析是一种分析社会网络的方法，可以利用社会网络分析方法来指导服务组合。Wang等人提出了一种基于社会网络分析的服务组合方法，该方法首先利用社会网络分析方法识别社会网络中的关键节点，再利用关键节点来指导服务组合。
三、总结
基于社会网络的语义Web服务发现与组合已成为服务计算领域的热点之一。社会网络可以利用用户之间的社交关系、行为数据等信息来推荐和组合服务。未来的研究可以结合深度学习、自然语言处理等技术来进一步提高服务推荐和组合的精度和效率。