声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外相关研究
1.3 论文主要研究内容
1.4 论文组织与结构
2 相关理论与技术
2.1 Web服务推荐
2.2 知识图谱
2.3 图聚类算法
2.4 实体相似度度量方法
2.5 实体向量化方法
2.6 本章小结
3 基于知识图谱的Web服务推荐框架
3.1 基于知识图谱的Web服务推荐算法框架
3.2 Web服务知识图谱分析
3.3 Web服务知识图谱构建过程
3.4 本章小结
4 基于改进TransH的Web服务知识图谱实体向量化算法
4.1 基于TransH的知识图谱实体向量化的不足
4.2 基于图聚类的TransH算法改进
4.3 imp-TransH实体向量化算法描述
4.4 实验对比分析
4.5 本章小结
5 基于imp-TransH的Web服务推荐
5.1 基于实体向量表示的相似度计算
5.2 服务评分预测
5.3 基于用户分类的推荐列表生成
5.4 WS-KG推荐算法描述
5.5 实验对比分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
大连海事大学;
