【摘 要】
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随着互联网中服务的不断增加，如何为目标用户自动并精准推荐软件服务正在成为软件服务技术大规模应用和推广过程中必须解决的关键问题。但由于获取用户使用服务的信息比较困难
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海交通大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272438,61472253,61202376);上海市科委项目(14511107702);上海市教委科研创新项目(13ZZ112)
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随着互联网中服务的不断增加，如何为目标用户自动并精准推荐软件服务正在成为软件服务技术大规模应用和推广过程中必须解决的关键问题。但由于获取用户使用服务的信息比较困难，所以现有的大部分研究方法没有考虑用户的兴趣，从而不能产生个性化的搜索和推荐。而Mashup开发模式不断广泛的应用，所提供的信息恰好为推荐提供了丰富、便捷的信息来源。因此，提出了一种基于用户、Mashup、服务、标签的服务社会化网络的搜索和推荐算法，此算法能同时推荐原子级服务和组合服务，并且既考虑了用户对服务的兴趣剖面，又考虑了服务对标签的满足度
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