本文關(guān)鍵詞： 服務(wù)質(zhì)量 協(xié)同過濾 反向預(yù)測(cè) 交叉預(yù)測(cè) 聚類技術(shù)　出處：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年S2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于協(xié)同過濾的思想,提出一種QoS預(yù)測(cè)算法DRaC,該算法利用聚類技術(shù)實(shí)現(xiàn)QoS數(shù)據(jù)的平滑化預(yù)處理,同時(shí)利用反向預(yù)測(cè)和交叉預(yù)測(cè)機(jī)制解決數(shù)據(jù)稀疏問題,提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.最后基于真實(shí)的數(shù)據(jù)集,以NMAE值為標(biāo)準(zhǔn),驗(yàn)證了DRaC算法相對(duì)于協(xié)同過濾等傳統(tǒng)方法具有更好的預(yù)測(cè)效果,并衡量了各參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響.
[Abstract]:Based on the idea of collaborative filtering, a QoS prediction algorithm, DRaC, is proposed. The clustering technique is used to realize the smoothing preprocessing of QoS data. At the same time, reverse prediction and cross prediction mechanisms are used to solve the problem of data sparsity. Finally, based on the real data set and using the NMAE value as the standard, it verifies that the DRaC algorithm has better prediction effect than the traditional methods such as collaborative filtering, and measures the influence of various parameters on the prediction results.
【作者單位】： 廈門理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202145) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011BAH16B04) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA02A604,2013AA01A604)
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1498732