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

【摘要】：針對(duì)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(guò)濾方法的鄰居對(duì)目標(biāo)用戶(hù)的貢獻(xiàn)度不均、進(jìn)而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性的問(wèn)題,提出一種基于高斯映射的協(xié)同預(yù)測(cè)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(gè)統(tǒng)一區(qū)間,通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算相似度,引入最小相似性閾值因子來(lái)過(guò)濾具有弱相關(guān)性的近鄰,應(yīng)用協(xié)同過(guò)濾算法計(jì)算歸一化后服務(wù)質(zhì)量矩陣中的缺失項(xiàng),設(shè)計(jì)了還原算法并計(jì)算得到原始服務(wù)質(zhì)量矩陣下的對(duì)應(yīng)項(xiàng),融合基于用戶(hù)和基于服務(wù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)。通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)和實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明,所提方法能有效解決因貢獻(xiàn)度不均等導(dǎo)致的誤差,進(jìn)而提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)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(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東北大學(xué)秦皇島分校計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272125,61300193) 河北省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(15211019D-2)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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8 高e，

本文編號(hào)：1903380