本文選題：Web服務推薦 + QoS��； 參考：《計算機研究與發(fā)展》2013年S2期

【摘要】：伴隨著互聯(lián)網技術的日益發(fā)展,海量數據的集成融合促進了大數據技術的廣泛應用,尤其以面向服務為核心的Web Service技術被普遍用來提供新型互聯(lián)網服務,這使得針對服務提供商及個人用戶設計一種基于Web Service的個性化服務推薦系統(tǒng)變得十分必要.因此,提出一種基于混合協(xié)同過濾技術進行服務質量(QoS)預測的服務推薦模型.該模型利用迭代訓練的思想,不斷提升服務質量預測值的準確率,并通過基于預測樹(PTree)的性能優(yōu)化策略,有效地降低了迭代過程的運行時間.基于一個包含150萬條Web Service調用信息的數據集,開展了一系列的對比分析實驗.實驗結果表明,相比于其他一些推薦模型,所提出的基于迭代訓練的混合協(xié)同過濾推薦模型在消耗同等資源的情況下,能夠有效地降低預測值的誤差,提升模型整體的預測準確率.
[Abstract]:With the development of Internet technology, the integration of mass data promotes the wide application of big data technology, especially the service-oriented web service technology is widely used to provide new Internet services. This makes it necessary to design a personalized service recommendation system based on Web Service for service providers and individual users. Therefore, a service recommendation model based on hybrid collaborative filtering for QoS prediction is proposed. The model uses the idea of iterative training to improve the accuracy of quality of service (QoS) prediction value, and the performance optimization strategy based on prediction tree (PTree) can effectively reduce the running time of iterative process. Based on a data set of 1.5 million Web Service calls, a series of comparative analysis experiments are carried out. The experimental results show that the proposed hybrid collaborative filtering recommendation model based on iterative training can effectively reduce the error of prediction value under the same resource consumption compared with other recommendation models. Improve the prediction accuracy of the model as a whole.
【作者單位】： 計算機軟件新技術國家重點實驗室(南京大學);南京大學計算機科學與技術系;
【基金】：江蘇省自然科學基金項目(BK2010373) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃資助項目(CXZZ11_0045) 計算機軟件新技術國家重點實驗室自主課題項目(ZZKT2013B11)
【分類號】：TP391.3;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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