面向用户群体的Web服务推荐

发布时间：2017-07-07 08:13

  本文关键词：面向用户群体的Web服务推荐

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【摘要】：针对Web服务推荐中服务用户调用Web服务的服务质量数据稀疏性导致的低推荐质量问题,提出了一种面向用户群体并基于协同过滤的Web服务推荐算法(WRUG)。首先,为每个服务用户根据用户相似性矩阵构建其个性化的相似用户群体;其次,以相似用户群体中心点代替群体从而计算用户群体相似性矩阵;最后,构造面向群体的Web服务推荐公式并为目标用户预测缺失的Web服务质量。通过对197万条真实Web服务质量调用记录的数据集进行对比实验,与传统基于协同过滤的推荐算法(TCF)和基于用户群体影响的协同过滤推荐算法(CFBUGI)相比,WRUG的平均绝对误差下降幅度分别为28.9%和4.57%;并且WRUG的覆盖率上升幅度分别为110%和22.5%。实验结果表明,在相同实验条件下WRUG不仅能提高Web服务推荐系统的预测准确性,而且能显著地提高其有效预测服务质量的百分比。
【作者单位】： 西南民族大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 服务计算 Web服务 协同过滤 服务质量 用户群体
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61502401,61379019)~~
【分类号】：TP391.3;TP393.09
【正文快照】： 0引言Web服务作为面向服务架构的主流实施方案,现已被越来越多的企业所采用,并对工业界和学术界产生了重要的影响。随着互联网上Web服务数量的不断增加,在大量满足服务用户功能性需求的候选Web服务中,如何为服务用户推荐合适的满足其非功能性需求的Web服务已经成为服务计算领

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：529407