《基於用戶偏好感知的SaaS服務選擇最佳化研究》是依託華中師範大學，由王偉軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於用戶偏好感知的SaaS服務選擇最佳化研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王偉軍
- 依託單位：華中師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著雲計算技術與套用的不斷發展，SaaS成為一種新興的信息服務商業套用模式，但現有雲服務的相關研究中針對用戶個性化需求的SaaS雲服務資源組合與選擇最佳化研究相對缺乏。本項目以基於用戶偏好的SaaS服務選擇最佳化為研究對象，在綜合分析SaaS的服務屬性和用戶的個性化偏好的基礎上，引入情境要素、認知心理要素和服務質量要素，構造SaaS用戶偏好感知概念模型；進而設計多維度用戶偏好提取算法MUPEA，該算法利用數據挖掘技術、層次分析法、模糊理論等研究方法提取基於情境的用戶偏好、基於認知心理的用戶偏好和基於用戶評價的服務質量偏好等多維度用戶偏好信息，然後加權計算出綜合的用戶偏好值；在此基礎上，利用服務選擇最佳化算法進一步測試比較Top-N個服務，得出相對最優的SaaS服務組合，從而為SaaS系統的服務選擇最佳化提供依據，以更好地滿足用戶個性化服務的需要，提高用戶使用SaaS的滿意度。
結題摘要
隨著雲計算技術與套用的不斷發展，SaaS成為一種新興的信息服務模式，但現有雲服務的相關研究中針對個人用戶、滿足個性化需求的服務資源組合與選擇最佳化研究相對缺乏。如何更好地體察用戶，通過用戶行為的真實歷時數據和實時數據提取用戶偏好對於提升服務質量至關重要。同時，用戶的需求都是形成於情境融入於情境的，只有結合具體情境才能解釋出具體需求的意向性。因此，在對雲計算生態圈和雲服務發展態勢深入分析的基礎上，本項目綜合運用管理學、心理學、語言學等多學科的理論與方法，以用戶為中心，綜合考慮認知、情境、服務質量等要素，構建了基於螢幕視覺熱區的網路用戶偏好複合模型，提出了基於情境建模的用戶需求發現及偏好感知方法，以及SaaS用戶感知服務質量偏好評價體系，並設計、開發了面向服務選擇最佳化的個性化推薦解決方案和個性化服務原型系統，能夠為用戶提供相對最優的服務組合，為服務提供商的服務選擇最佳化提供依據，從而提升服務質量，較好地滿足用戶個性化服務的需求，提高用戶滿意度。 首先，構建了基於螢幕視覺熱區的網路用戶偏好複合模型。本研究通過心理學眼動實驗，發現了用戶瀏覽行為中螢幕視覺熱區的存在，因而將偏好提取的視域範圍聚焦到螢幕視覺熱區，將用戶實時注視的網頁內容進行抓取並析出關鍵字作為用戶偏好數據的基本來源，實現了用戶偏好的實時提取；繼而採用自組織聚類方法和認知視角下用戶會話切分算法，將所有偏好數據完整映射至即時偏好、短期偏好和長期偏好三層結構之上，實現了對用戶偏好的完整刻畫。 其次，引入Web 2.0的用戶參與理念和社會化標註方法，採用以大眾用戶為主導、動態開放的社會化驅動方式實現了移動網際網路環境中基於情境建模的用戶需求發現及偏好感知。再次，採用模糊綜合評價等方法構建了SaaS用戶感知服務質量評價體系，並結合情感計算的方法分析了SaaS用戶對服務質量屬性層的偏好，為服務的最佳化選擇提供了參考。 最後，提出了基於個性化推薦的服務選擇最佳化方案，並設計開發了原型系統。基於用戶偏好的識別、提取與分析，從系統功能語言學和Web2.0視角出發，提出了語言學視角下基於評論分析的個性化推薦方案最佳化解釋和社會化驅動的基於情境感知的信息資源動態最佳化和匹配方法，並在此基礎上搭建了互動收斂式個性化推薦原型系統和情境感知個性化服務原型系統，為向用戶提供最佳化的服務資源組合提供了技術支撐和實踐指導。
