基于混合协同过滤的个性化Web服务推荐

发布时间：2017-08-22 16:36

  本文关键词：基于混合协同过滤的个性化Web服务推荐

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【摘要】：随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究,提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量(quality of service,Qo S)数据和主观离散的评价数据,采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量,并对用户的期望、评分和服务的Qo S信息进行了量化描述。此外,设计了Web服务推荐框架,实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明,与主流的推荐算法相比,所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;河海大学计算机与信息学院;河海大学远程与继续教育学院;
【关键词】： Web服务 聚类 服务质量预测 个性化 推荐
【基金】：国家科技支撑计划项目Nos.2013BAB05B01,2013BAB06B04 中央高校基本科研业务费专项资金No.2013B16114 河海大学淮安研究院开放基金No.2014502512~~
【分类号】：TP393.09;TP391.3
【正文快照】： 1引言随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对用户而言,他们的目标是发现和使用最满足自己需求的服务。服务质量(quality of service,Qo S)用于描述服务的非功能属性,是推荐服务的重要考虑因素。Web服务推荐主要是根据用

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 许海玲;吴潇;李晓东;阎保平;;互联网推荐系统比较研究[J];软件学报;2009年02期

2 刘建国;周涛;汪秉宏;;个性化推荐系统的研究进展[J];自然科学进展;2009年01期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 高e，

本文编号：720221