A Keyword-Aware Service Recommendation Approach Based on MapReduce

简介：
本文提出了一种基于MapReduce的关键词感知服务推荐方法，通过分析用户偏好和历史行为数据来提供个性化的服务建议。 在动态且复杂的云计算环境中，面对众多功能相似但服务质量（QoS）各异的服务候选者，用户对服务推荐的可信度提出了更高的要求。为了确保服务推荐既准确又可靠，除了匹配用户的特定需求与服务描述之外，还需要深入了解并利用用户偏好信息来提供符合个人化需要的服务建议。 提高获取用户偏好的准确性是关键步骤之一，可以通过分析和提取来自用户的反馈数据（例如文本评论、评分等）中的有效信息来进行。具体而言，可以寻找具有相似喜好的可信赖历史用户作为目标用户的参考模型。 为了更准确地从文本评论中识别出用户的偏好倾向，我们可以运用自然语言处理技术和本体论知识来解析特定领域的专业词汇和用户的历史评价记录，并构建相应的领域映射词库。这样能够将用户的评论转化为一组代表其偏好的关键词集合及对应的权重向量，进而计算不同用户之间的偏好相似度。 基于上述方法找出的具有相近喜好的历史使用情况以及这些用户的评分数据，可以进一步预测目标用户对特定服务的兴趣程度，并据此为他们推荐个性化的云计算解决方案。