基于混合推荐和隐马尔科夫模型的服务推荐方法

发布时间：2017-07-06 14:01

  本文关键词：基于混合推荐和隐马尔科夫模型的服务推荐方法

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【摘要】：针对现阶段越来越多的服务开始部署于云环境,服务数量呈几何级增长,必须获取并推荐最优服务,而传统的基于内容的过滤或协同过滤方法缺乏对新用户和冗余服务的有效处理方法,提出一种在云环境下对最优服务进行有效推荐的方法。首先,分析2种协同过滤方法的优缺点,并提出改进的混合推荐算法;其次,针对常常被忽略的新用户学习策略,提出新用户偏好的确定方法;针对服务的动态变化情况,基于隐马尔科夫模型(hidden Markov model)提出一种冗余服务消解策略。最后,基于真实数据集和通过公开API获取的公共服务集进行实验。研究结果表明:所提出的算法与其他方法相比具有更高的准确度和更好的服务质量,能更有效地提高系统性能。
【作者单位】： 国防科学技术大学信息系统工程重点实验室;第三军医大学卫勤教研室;莱斯特大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 协同过滤 服务选择 新用户学习 隐马尔科夫模型 冗余检测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071160) 全军后勤科研重点计划项目(BWS14J032) 湖南省优秀研究生创新项目(CX2011B024) 国防科技大学优秀研究生创新项目(B110502) 第三军医大学人文社科基金资助项目(2015XRW10)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 近年来,大量的分布式系统部署环境不断向云环境迁移,越来越多的服务开始以云服务的形式展现,服务的用户也呈现出几何量级式快速增长,并且这种趋势仍在加剧。然而,随着大量云服务的出现,诸如服务提供者的虚假恶意行为、服务使用高峰时所出现的瓶颈以及云环境的动态性等都会造成

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6 杨s，

本文编号：526445