【摘 要】
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面对众多功能相似的服务信息,为用户推荐个性化的服务显得尤为重要,其中包括准确预测用户对Web服务的QoS值偏好.协同过滤是预测未知QoS值的一种常用方法,然而受到不可信数据的影响,预测精度大大降低.利用嵌入式学习技术,在用户-服务二分网络模型上,文中提出了一种基于信誉感知的Web服务QoS预测方法.实验结果表明,与其他方法对比,文中提出的方法的精度得到了显著提升.
【机 构】
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湖北大学 计算机与信息工程学院,湖北 武汉 430062;应用数学湖北省重点实验室,湖北 武汉 430062;湖北省软件工程技术研究中心,湖北 武汉 430062
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面对众多功能相似的服务信息,为用户推荐个性化的服务显得尤为重要,其中包括准确预测用户对Web服务的QoS值偏好.协同过滤是预测未知QoS值的一种常用方法,然而受到不可信数据的影响,预测精度大大降低.利用嵌入式学习技术,在用户-服务二分网络模型上,文中提出了一种基于信誉感知的Web服务QoS预测方法.实验结果表明,与其他方法对比,文中提出的方法的精度得到了显著提升.
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