拓展服务推荐范围：基于Mashup与语义的可组合服务策略

随着互联网的迅速发展，Web服务和Mashup的数量日益庞大，为用户提供个性化且具有创新性的服务组合（可组合服务）成为了当前研究的重要课题。传统服务推荐方法往往受限于“二八定律”，即依赖于服务组合历史信息的推荐算法可能导致热门服务过度集中，推荐结果的多样性不足。针对这一问题，本文提出了一种新颖的可组合服务推荐策略，其核心是结合Mashup信息和服务之间的语义关联。 首先，文章概述了服务组合推荐的基本过程和架构，强调了在海量Web服务和Mashup中识别潜在组合可能性的重要性。这种方法突破了传统的基于历史数据的推荐方式，转而利用Mashup作为桥梁，揭示不同服务之间的隐含关联。Mashup可以看作是服务之间功能的组合，通过分析这些组合，能够推测出未被广泛组合的服务可能存在的价值。 其次，文章详细阐述了如何计算和服务语义关联度，这涉及到自然语言处理和语义解析的技术。通过理解服务的含义和上下文，可以推断出它们在功能上的互补性，从而增强推荐的精准性和新颖性。这种语义关联度的计算有助于扩大服务推荐的广度，打破热门服务垄断，让更多的非主流但可能组合出有价值服务的选择进入用户的视野。 作者团队，由清华大学和北京信息科技大学的研究人员组成，包括硕士研究生革家象、本科学生刘子豪以及副教授许斌，他们在服务计算、语义Web和社会网络分析等领域具有深厚的专业背景。他们利用一个包含11182个API和7568个Mashup的数据集进行了实证研究，结果显示，他们的方法显著地将服务推荐范围扩大了43%，证实了这种方法的有效性和潜力。 最后，文章的关键词包括“可组合服务”、“服务推荐”、“服务组合历史”和“语义关联度”，表明了研究的焦点在于如何通过创新的技术手段解决服务推荐中的多样性问题。该研究成果对于推动Web服务市场的发展，提升用户体验，以及促进服务生态系统的创新有着积极的意义。在未来的研究中，这种方法可能进一步发展，以适应不断变化的互联网环境和用户需求。