【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不穩(wěn)定導(dǎo)致Web服務(wù)質(zhì)量(QoS)數(shù)據(jù)中存在噪聲數(shù)據(jù),進(jìn)而降低Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)精度的問題,提出一種基于貝葉斯分類的混合協(xié)同過濾Web服務(wù)質(zhì)量值預(yù)測(cè)方法.該方法使用貝葉斯算法對(duì)Web服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并得到每個(gè)分類的概率,利用分類結(jié)果確定缺失值可能的取值范圍,并對(duì)用戶和服務(wù)的相似鄰居進(jìn)行過濾.通過引入分類概率,改進(jìn)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法得到最終的缺失值預(yù)測(cè)結(jié)果,在一定程度上消除了噪聲數(shù)據(jù)對(duì)Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)的影響.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:較之現(xiàn)有方法,該方法具有更好的預(yù)測(cè)精度.

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2562762