基于CART与SlopeOne的服务质量预测算法

发布时间：2018-03-10 20:46

  本文选题：Web服务　切入点：服务质量预测　出处：《计算机集成制造系统》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有的预测算法大多未有效利用用户—服务对的潜在特征问题,提出一种基于分类和SlopeOne的预测算法,通过用户—服务对的历史服务质量值提取出用户和服务的个性特征(用户和服务的服务质量均值与方差);基于提取出的特征,使用CART(classification and regression trees)对用户—服务对进行分类;使用SlopeOne算法在目标用户和目标服务所在的分类集合数据集上进行回归预测,提高了预测准确度;选用真实数据集WS-Dream进行实验,实验结果表明该方法在数据稀疏情况下具有较好的预测精度。
[Abstract]:In view of the fact that most of the existing prediction algorithms do not effectively utilize the potential features of user-service pairs, a prediction algorithm based on classification and SlopeOne is proposed. The personality characteristics of users and services (mean and variance of service quality) are extracted from the historical quality of service value of user-service pairs, and the user-service pairs are classified using CART(classification and regression trees based on the extracted features. In order to improve the accuracy of prediction, SlopeOne algorithm is used to predict the target user and the classification set data set of target service, and the real data set WS-Dream is used to carry out the experiment. The experimental results show that the proposed method has good prediction accuracy in the case of sparse data.
【作者单位】： 杭州电子科技大学计算机学院;浙江大学电气工程学院;教育部复杂系统建模与仿真重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2014BAK14B04) 浙江省自然科学基金资助项目(LY12F02003) 中国博士后科学基金资助项目(2013M540492)~~
【分类号】：O212.1;TP393.09

【相似文献】

相关期刊论文 前2条

1 王洪,冯嘉礼;基于属性论方法的股市预测算法[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期

2 ;[J];;年期

相关硕士学位论文 前7条

1 钱吕见;复杂网络中基于角色传递性和对称性的链接预测算法研究[D];兰州大学;2016年

2 周真争;基于社团综合属性的链路预测算法研究[D];南京信息工程大学;2016年

3 王亮;链接预测算法及应用[D];湘潭大学;2013年

4 辛霆麟;基于标签传播的链路预测算法研究与应用[D];北京交通大学;2014年

5 孙红卫;关于基因预测算法准确性度量标准的分析[D];四川大学;2006年

6 赵婵媛;一种社会网络链接预测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

7 李巍;基于网络拓扑结构的社团演化研究[D];北京邮电大学;2015年

，

本文编号：1595008