用户潜在意图驱动的服务发现优化

在大规模服务环境中，传统的服务发现方法已无法满足用户在海量候选服务中快速、有效地找到所需服务的需求。随着用户个性化需求的重要性日益凸显，当前的服务发现解决方案往往忽视了不同用户偏好之间的潜在差异，这大大降低了服务发现的效率。本文旨在解决这一问题，提出了基于用户潜在意图（User Latent Intentions, ULI）的服务发现方法。 ULI模型由两部分组成：用户偏好意向（User Preference Intentions, UPI）和用户群体意向（User Herd Intentions, UHI）。UPI关注个体用户的独特喜好，通过理论框架TCP-net（Theory of Cognitive Perspective Network），它模拟用户在选择服务时的决策过程，考虑用户的主观认知、需求优先级以及对服务质量的期望。TCP-net模型有助于构建一个用户为中心的决策模型，更好地理解和预测用户的个性化需求。 另一方面，UHI强调的是用户的群体行为和社交影响。社会心理学中的“群体心理”理论被应用于建立用户群体决策模型，考虑到用户可能受到同伴、舆论或者社区推荐的影响。通过整合个体和群体因素，服务发现系统能够更准确地识别并推荐符合用户潜在意图的服务。 用户中心的服务发现过程首先通过收集用户的行为数据和反馈信息来挖掘其潜在意向，然后利用机器学习和数据挖掘技术对这些数据进行分析，以预测用户的未来需求。在服务匹配阶段，系统会根据用户UPI和UHI的权重组合，为用户提供个性化的服务推荐，同时考虑到服务的实时可用性、质量和流行度等因素。 基于用户潜在意图的服务发现方法通过理解用户个性化需求的深层次动机，克服了传统方法的局限性，提升了服务发现的精度和用户体验。这种方法对于大规模服务环境下的个性化服务推荐具有重要意义，将有助于改善用户在海量服务中找到满意服务的体验，促进互联网服务市场的高效运作。