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基于用户社群关系的Web服务发现研究
摘要
Web服务发现是现代互联网技术的重要组成部分，是实现互联网智能化的关键环节。早期Web服务发现主要基于自然语言处理技术，但该方法存在较大的局限性。近年来，基于用户社群关系的Web服务发现成为研究热点。通过分析用户的社交网络结构，将用户分为不同的社群，并在社群内搜索Web服务，提高推荐准确性和效率。本文将介绍基于用户社群关系的Web服务发现的研究现状、方法原理、算法模型以及存在的问题与挑战等方面进行综述和分析。最后，本文提出了进一步完善该技术应用的建议。
关键词：Web服务发现；用户社群关系；社交网络；推荐准确性；推荐效率
一、引言
Web服务发现是指在Web环境下，通过客户端应用程序查找有用的Web服务。Web服务是一种基于网络的、标准化的应用程序接口，基于HTTP和XML等技术实现。Web服务发现是Web服务应用的重要组成部分，是实现了互联网智能化的关键环节之一。Web服务发现需要具备以下特点：可重用、可组合、可替代、可发现。
二、Web服务发现技术的研究现状
早期Web服务发现主要基于自然语言处理技术，但该方法存在较大的局限性，如语言表达的歧义性、语言表达的不确定性等。近年来，人们开始探索利用社交网络和用户社群关系来实现Web服务发现。
基于用户社群关系的Web服务发现方法主要有两种:基于用户社交网络和基于用户行为分析。
（一）基于用户社交网络的Web服务发现
用户社交网络是指一组用户以社交维度构成的网络。在用户社交网络中，用户之间通过关注、好友、相似性、互动等多维度交互信息,形成了社群结构。用户社群是基于具有共同话题、兴趣、目的或需求等性质集体结合而成的网络社群。在用户社交网络中，同一社群的用户之间存在相互信任和相互影响的关系，因此，在同一社群中存在用户之间的Web服务使用行为的相似性，这为基于用户社交网络的Web服务发现提供了基础。
通过分析用户的社交网络结构，将用户分为不同的社群，并在社群内搜索Web服务，提高推荐准确性和效率。目前常见的基于用户社交网络实现Web服务发现的算法有社区发现、朋友推荐和兴趣发现等。
（二）基于用户行为分析的Web服务发现
基于用户行为分析的Web服务发现是指根据用户历史的Web服务使用行为推荐相似的Web服务。通常将用户历史的Web服务使用记录存储起来，采用相关算法（如协同过滤算法）对用户行为数据进行分析，计算Web服务间的相似度，然后推荐相似的Web服务给用户。
三、基于用户社群关系的Web服务发现算法模型
在基于用户社群关系的Web服务发现中，根据用户社交网络和用户使用行为分别建立了社群发现模型和行为分析模型两个推荐模型。
（一）社群发现模型
社群发现模型是基于用户与社交关系的挖掘，通过对用户社交网络的分析和处理，用聚类算法把结构相似性较高的用户聚为一类，形成多个用户社群。在用户社群内，进行根据用户使用需求和偏好的Web服务发现。
（二）行为分析模型
行为分析模型是通过对用户历史使用记录的分析得出结论，是基于用户与Web服务的行为匹配。主要通过计算相似度，找出最相似的Web服务推荐给用户。其中，基于用户行为分析的模型包括基于内容的推荐和协同过滤算法等。
四、基于用户社群关系模型的Web服务发现的优缺点
（一）优点
1.能够考虑用户的社交需求，推荐更加符合用户社交关系和社交需求的服务。
2.用户群体聚类能够减少搜索量，尽快地找到符合要求的Web服务。
3.更容易保留和发现难以在单个Web服务发现中发现的潜在关系。
（二）缺点
1.需要大量的用户数据，且高度依赖用户社交网络数据。
2.社交网络数据信任度约束，难以判断社交网络中的‘僵尸’用户。
3.聚类算法对数据处理较为敏感，可能会产生相对较大的误差。
五、基于用户社群关系模型的Web服务发现的存在问题及应对之策
（一）Web服务收集不完整
由于互联网动态发展，当前的Web服务分类、标签和英文描述等会有所变化，这就需要实时更新Web服务的信息，保证推荐准确率。
（二）用户社交需求的隐私保护
在进行用户社交需求推荐时，严格保护用户隐私，对用户隐私信息进行脱敏处理，或者采用数据加密等保护方式，确保用户的隐私数据不会被盗取泄露。
（三）算法模型精度的改进
推荐算法的精度直接影响Web服务发现的准确性，因此需要针对性的优化算法。例如通过深度学习技术提高推荐准确性。
（四）数据集的收集和管理
数据集的收集和管理是数据挖掘技术中的难点。应当完善数据采集的渠道，避免数据集不均衡和机器学习中的过拟合现象。
（五）算法的可解释性
对于基于用户社群关系的算法，应具有较高的可解释性。算法如果自动推荐某个服务，则应该给出其推荐理由，以防引起用户的不满。
六、结论
基于用户社群关系的Web服务发现应用正逐渐成为研究热点。