【摘要】：鑒于基于協(xié)同過濾的Web服務(wù)質(zhì)量(QoS)預(yù)測存在無法應(yīng)對User-Service評價矩陣過稀疏的問題,提出一種基于矩陣還原理論的QoS預(yù)測模型(HMR-QoS).首先,在現(xiàn)有矩陣還原模型的基礎(chǔ)上增加了運用小幅噪聲對用戶評價的主觀不確定性以及觀測誤差的建模;其次,提出利用用戶及服務(wù)的上下文將原始評價矩陣切分為多個子評價矩陣,以在不顯著影響評價矩陣秩分布的前提下實現(xiàn)并行計算;最后,界定了該機(jī)制的適定條件,并提出采用基于用戶相似度的協(xié)同過濾方法補(bǔ)全過稀疏的子評價矩陣.仿真結(jié)果表明,相比協(xié)同過濾方法,HMR-QoS對評價矩陣的預(yù)測準(zhǔn)確度提高了10%以上,且能有效識別出惡意評價.
[Abstract]:In view of the problem that the quality of service (QoS) prediction based on collaborative filtering cannot cope with the problem that the User-Service evaluation matrix is too sparse, a QoS prediction model (HMR-QoS) based on matrix restoration theory is proposed. Firstly, the subjective uncertainty of user evaluation and the modeling of observation error are added to the existing matrix reduction model. It is proposed that the original evaluation matrix can be segmented into multiple sub-evaluation matrices by using the context of users and services to realize parallel computing without significantly affecting the rank distribution of evaluation matrices. Finally, the suitable conditions of the mechanism are defined. A collaborative filtering method based on user similarity is proposed to complement the sparse sub-evaluation matrix. The simulation results show that the prediction accuracy of the evaluation matrix is improved by more than 10% compared with the collaborative filtering method (HMR-QoS), and the malicious evaluation can be effectively identified.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計算國家重點實驗室;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2015AA016006)資助 信息保障技術(shù)重點實驗室開放基金課題項目(KJ-13-110)資助
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2123940