本文選題：Web服務(wù) + 服務(wù)質(zhì)量預(yù)測　； 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年01期

【摘要】：針對Web服務(wù)QoS數(shù)據(jù)變化范圍不同將導(dǎo)致傳統(tǒng)協(xié)同過濾方法的鄰居對目標用戶的貢獻度不均、進而影響預(yù)測結(jié)果的準確性的問題,提出一種基于高斯映射的協(xié)同預(yù)測方法,采用高斯歸一化理論,將處于不同區(qū)域的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)映射到一個統(tǒng)一區(qū)間,通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算相似度,引入最小相似性閾值因子來過濾具有弱相關(guān)性的近鄰,應(yīng)用協(xié)同過濾算法計算歸一化后服務(wù)質(zhì)量矩陣中的缺失項,設(shè)計了還原算法并計算得到原始服務(wù)質(zhì)量矩陣下的對應(yīng)項,融合基于用戶和基于服務(wù)的計算結(jié)果進行綜合預(yù)測。通過真實數(shù)據(jù)集上的對比實驗和實例驗證結(jié)果表明,所提方法能有效解決因貢獻度不均等導(dǎo)致的誤差,進而提高預(yù)測結(jié)果的準確度。
[Abstract]:In this paper , based on Gaussian normalization theory , the quality - of - service data in different regions is mapped to a uniform interval by using the Gaussian normalization theory and the minimum similarity threshold factor is used to filter the neighbors with weak correlation . The results show that the proposed method can effectively solve the errors caused by the unequal contribution degree , and then improve the accuracy of the prediction results .
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省計算機虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點實驗室;東北大學(xué)秦皇島分校計算機與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61272125,61300193) 河北省科技支撐計劃資助項目(15211019D-2)~~
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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5 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

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8 高e，

本文編號：1903380