基于后向学习的动态多属性服务选择方法

摘要

本发明为基于后向学习的动态多属性服务选择方法，第一步为基于后向学习的用户偏好学习：初始化服务集合、用户集合、服务评价等级集合、UQEL表。用户多次调用服务并给出评价，用户对服务的评价映射为对相应非功能属性的评价，添加到该用户的UQEL表，最终得到用户偏好表。第二步为基于权重的动态多属性服务选择：根据用户需求生成候选服务集合，获得用户偏好集合，计算各非功能属性权重，生成动态决策矩阵序列，计算用户偏好向量与候选服务非功能属性向量的加权夹角余弦、每个观测时间的权重、每个候选服务在各个观测时间的加权余弦和，选择加权和最大的服务推荐给用户。本法为自适应的服务选择，无需用户过多参与，方便使用，服务选择适应好。