基于需求语义标注与领域知识的服务透明化推荐方法研究

Under Web 2.0 mode, users are in a dominant position in networked services. According to the user-centric service philosophy, how to characterize user requirements, to guide users to participate in the recommendation process and to enhance the transparency of recommendation results is still a challenging problem. This project focuses on how to solve the key scientific problem, namely, "how to improve transparency capabilities of user-dominated interactive service recommendation", we plan to mainly conduct the following researches: 1) Leveraging approaches such as iterative support vector machine and formal concept analysis, we plan to research the method of mining domain core vocabulary (concepts) and their classification relationships from a large number of service description documents, to build domain ontology. 2) Based on the constructed domain ontology and scenario analysis, we identify semantic annotation items in the requirement template, and research the method of template-based requirements semantic annotation. 3) Based on association relationships in service usage patterns and composition patterns, we conduct research on how to build domain-topic-service relation network guided transparency mechanism as well as service clustering. 4) We also conduct research on user-dominated interactive service recommendation and transparency mechanism of recommendation explanation. For the above research work, we will combine service dataset with application platform, to do experiments and validation. This project can provide support for construction of service relation network, as well as enhancement of transparency capabilities of user-dominated interactive service recommendation, thereby providing foundation for on-demand service-oriented software development.

Web 2.0模式下，用户在网络服务中处于主导地位。本着以用户为中心的服务理念，如何刻画用户需求、引导用户参与推荐过程、增强推荐结果的透明度，仍然是一个挑战性难题。本项目围绕“如何提升用户主导的交互式服务推荐的透明化能力”这一关键科学问题，拟开展如下研究：1)利用迭代式支持向量机、形式概念分析等方法，研究从大量的服务描述中挖掘领域核心词汇(概念)及其分类关系并构建领域本体的方法；2)基于领域本体及场景分析方法，识别需求模板中的语义标注项，研究基于模板的需求语义标注方法；3)基于服务的使用模式和组合模式中的关联关系，研究构建领域-主题-服务关系网络三层次引导的透明化机理及其服务聚类；4)研究用户主导的交互式服务推荐及其解释的透明化机制，并结合服务应用载体，进行实证实验。本项目能为服务关系网络的构建，为用户主导的交互式服务推荐的透明化能力的提升提供支撑，进而为面向按需服务的软件开发提供基础。

Web 2.0模式下，用户在网络服务中处于主导地位。如何刻画用户需求、引导用户参与推荐过程，实施用户主导的交互式服务推荐，仍然是一个挑战性难题。项目围绕该问题，开展的主要研究内容包括：.1) 在Web领域服务目标知识挖掘与组织方面，提出了一种基于迭代式支持向量机的面向领域服务目标的知识库构建方法以及基于Wiki和WordNet的Web服务目标知识扩充方法；2) 基于挖掘的服务目标知识，提出了一种基于关联规则和改进K-means的领域本体构建方法；3) 在需求分析与语义标注方面，提出了基于目标的软件需求分析方法，以及基于多指标的用户影响力度量方法，结合构建的领域本体进行语义标注；4) 在服务关系网络构建方面，提出了一种基于数据流约束的可配置业务流程分析方法，基于业务流程挖掘服务组合模式，构建服务关系网络；5) 在服务发现与推荐方面，基于挖掘的服务目标知识，提出了一种基于加权服务目标模型的服务发现方法，以及基于领域知识的服务和标签推荐方法。研究成果对于按需主动式服务的研究具有重要参考价值。.在上述研究工作基础上，已经发表论文9篇，其中SCI收录2篇，EI收录4篇，包括计算机学报、电子学报（英文版）各1篇，服务计算领域知名国际会议SCC（International Conference on Services Computing）1篇，申请国家发明专利5项（获得授权1项），参加学术会议5次，会议报告2份，培养硕士研究生6名。