5G物联网与Web服务推荐技术解析

### 5G物联网与Web服务推荐技术解析 #### 5G物联网中负载均衡集群分配算法 在5G物联网的集群传感器网络中，提出了一种基于簇头（CH）负载曲线的节能负载均衡集群分配算法。该算法具有诸多优势： - **节点分布适应性强**：能在多种节点分布情况下有效工作，如正态随机分布、高斯分布以及基于网格的网络。 - **负载均衡效果好**：在集群形成过程中，能即时为簇头节点进行简单且明确的成员分配，显著降低各个簇头之间负载的标准差。 - **节能表现出色**：不依赖网络的集中式或全局信息，仅通过最少的邻域信息和数据交换来形成负载均衡的集群，在能源使用方面明显优于现有算法。 - **适用性广泛**：不使用计算要求高的复杂进化或模因算法，适用于同质和异质传感器网络。 #### Web服务推荐系统的发展与挑战 随着互联网的快速发展，全球通信显著增加，个性化在线服务推荐成为服务计算研究的重点。当前，推荐系统面临着为消费者提供可靠在线服务推荐，同时保护用户隐私的挑战。此外，随着网络向语义网或Web 3.0发展，需要语义驱动的方法来实现合适的Web服务推荐范式。 #### 相关工作回顾 众多研究人员提出了不同的Web服务推荐方法： - **基于社会联系的协作发现与推荐**：Lijun Duan等人提出基于社会联系的协作Web服务发现和推荐机制，可结合服务发现和建议提供候选服务。 - **特征提取与服务选择**：Sagayaraj等人建议的系统通过HELSWSR辅助特征提取、拼接和选择，利用最大投票集成机制确保服务选择。 - **聚类与多样化推荐**：Ha Huy Cuong Nguyen等人提出基于聚类的Web服务推荐技术，结合功能兴趣、服务质量偏好和多样性特征为用户生成独特的推荐列表。 - **图注意力网络分类**：Kunsong Zhao等人的Graph4Web使用关系感知图注意力网络对在线服务进行分类。 - **混合协作过滤**：Qingyuan Zhou等人提出混合协作过滤方法用于移动云Web应用的动态Web服务推荐。 - **基于组的推荐**：Kirubanantham等人提出基于组的Web服务推荐系统，减少长期组合服务网络更新的时间复杂度。 - **多网络混合嵌入**：Chaozhi Fan等人设计了基于多网络混合嵌入的服务推荐模型和算法。 - **知识图辅助推荐**：Xiaoyu Li等人引入知识图作为辅助信息解决现有推荐技术的矩阵稀疏和冷启动问题。 - **主题模型与服务聚类**：Qiang Hu等人更新主题模型生成高质量服务表示向量并创建服务聚类方法。 - **NLP启发的服务推荐**：Xihao Xie等人提供NLP启发的策略，从工作流出处逐步获取潜在服务表示。 - **图卷积方法**：Wei Gao等人提出在三种不同图上操作的图卷积方法发现特征嵌入。 - **混合策略推荐**：Lei - lei Shi等人提出基于质量偏好评估和语义推荐的混合策略管理和推荐移动服务。 #### 提出的系统架构 KnowSOntoWSR框架旨在采用语义驱动的框架进行Web服务推荐，其具体操作步骤如下： 1. **用户输入处理**：考虑用户的鼠标点击，包括当前和以前的点击，以及用户的查询和偏好。对这些输入进行预处理，具体包括： - **分词（Tokenization）**：将文本分解成可处理的块（令牌），并为每个单词分配整数索引，将句子从字符串序列转换为整数序列。 - **词形还原（Lemmatization）**：确定单词在所属语言中的含义，计算需删除的字母以返回基本词，进行词法分析。 - **停用词去除（Stop Word Removal）**：去除语料库文章中常见的停用词，如冠词和代词。 - **命名实体识别（Named - Entity Identification）**：识别和分类非结构化文本中的命名实体到预定义类别。这些预处理任务使用Python自然语言处理库完成。 2. **与QoS本体对齐**：将预处理后的单个短语作为T i，首先与QoS本体对齐。QoS本体是使用各种服务质量数据集和爬取材料手动建模或自动生成的，用于对不同应用的相关QoS特征进行分组和优先级排序。使用fact++和star dog等技术自动聚合数据