Web主动服务中基于混合挖掘的用户意图辨识.pdf

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Web主动服务中基于混合挖掘的用户意图辨识良，徐晓明，丁秋林徐新卫，周Webmining要：针对用户意图在主动服务各个环节中的不同作用，采用混合智能算法在主动服务中对用户意图进行辨识。用矿SVC的支持向量学习算法对用户的偏好和意图进行学习和辨识，反映用户的状态和所处的角色；用概念层次生成算法对用户服务属性层次化，以获得用户的服务焦点；使用基于模糊聚类算法辨识用户所期望的服务质量或等级。实验分析表明，使用混合算关键词：计算机应用；web服务；意图识别；主动服务；支持向量机；概念层次；模糊聚类initiatiVehybrid用户意图的辨识是实现主动服务的关键，它术和知识学习及智能挖掘技术‘卜4|。这些方法在其应用的约束条件和不足之处，如计算的复杂性、辨识结果不明确、辨识的泛化能力不够等问题。本文利用混合的挖掘方法进行用户意图的辨识和吉林大学学报(工学版)摘法辨识用户意图具有高效性和实用性。中图分类号：TP393．o文献标识码：A文章编号：167l一5497(2007)02一0419一05UserintentionrecognitionforserVicesbasedintelligent主要研究自然语言的处理技术、人机自然交互技一定的程度上能解决用户意图的辨识，但是也有发现。实验结果表明，基于混合的挖掘方法具有高效性和实用性。(南京航空航天大学计算机应用研究所，南京210016)Xin—wei，ZhouLiang，XuXiao—ming，DingQiu—linUni口ersit≯ofAbstract：Basedthedifferentofalg。rithmdiscoveranddistinguishpresented．Thepreferencelearningwith驴SVCprovidedeffectiveroleselectionhierarchyalgorithmconceptualizeattributes，thusfindfocusclusteringmethodusedidentifyqualityexpectedbyusers．Theexperimentresultsapplicablewords：computerapplication；supportedmachine；concepthierarchy；fuzzy收稿日期：2006～03—21．基金项目：国防重大基础预研项目(S0500A001)．作者简介：徐新卫(1971一)，男，博士研究生，讲师．研究方向：信息系统集成和web智能技术E—mail：[e-mail]通讯联系人：丁秋林(1935一)男，教授，博士生导师．研究方向：数字集成制造和系统集成E—mail：[e-mail]第37卷第2期2007年3月JournaIJilinUniversity(EngineeringTechnologyEdition)Mar．2007onXuAppficnnon1竹sn￡Hte，Nn以jinga扎dAstron盘乩￡ics，Na扎jingactivitiesininitiativeservices，wasintention．conceptservicepointserVice．Fuzzygradeshowthati§rec。gnition．Keyservice；recognition；V01．37No．2(Co，np"terAero竹a"ncs210016，china)tovectorusera
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Web的主动服务和意图辨识2用户意图辨识的混合挖掘通过Internet为终端用户或服务的请求者提供所需的服务。Web的主动服务构架是在传统的要特征。发现(discovery)是对用户或服务请求者的意图和需求进行辨识，得出他们的需求和所期简；③主要是在服务的获取和组合中依据用户所期望的服务质量或等级，由于服务质量和服务的等级本身具有不确定性，因此采用模糊的聚类算法犷ISODATA，借鉴先验的初始划分矩阵，可迅速得到用户所希望的服务等级或质量。种方法存在着结果趋于平均化、状态转换不明显、题，需要对SVM进行改进以获得简单的一种多吉林大学学报(工学版)第37卷1Web的主动服务Web服务可以理解为一个服务的平台，一组服务，一组应用程序[5]。web服务的主动性主要体现在亲和力和增加用户的体验性等方面，可以Web服务的构架模型上增加一个智能环节，即服务中介，如图1所示。Web的主动服务定义了4种角色和6种操作。其中发现、挖掘和装配操作是主动服务的重望的服务等级或服务质量；服务挖掘(servicesmining)是根据用户的意图在Internet上的服务注册的网库中对服务进行归约和聚类，形成用户所需数据集市