面向用戶群體的Web服務(wù)推薦
本文關(guān)鍵詞:面向用戶群體的Web服務(wù)推薦
更多相關(guān)文章: 服務(wù)計(jì)算 Web服務(wù) 協(xié)同過濾 服務(wù)質(zhì)量 用戶群體
【摘要】:針對(duì)Web服務(wù)推薦中服務(wù)用戶調(diào)用Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)稀疏性導(dǎo)致的低推薦質(zhì)量問題,提出了一種面向用戶群體并基于協(xié)同過濾的Web服務(wù)推薦算法(WRUG)。首先,為每個(gè)服務(wù)用戶根據(jù)用戶相似性矩陣構(gòu)建其個(gè)性化的相似用戶群體;其次,以相似用戶群體中心點(diǎn)代替群體從而計(jì)算用戶群體相似性矩陣;最后,構(gòu)造面向群體的Web服務(wù)推薦公式并為目標(biāo)用戶預(yù)測缺失的Web服務(wù)質(zhì)量。通過對(duì)197萬條真實(shí)Web服務(wù)質(zhì)量調(diào)用記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),與傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾的推薦算法(TCF)和基于用戶群體影響的協(xié)同過濾推薦算法(CFBUGI)相比,WRUG的平均絕對(duì)誤差下降幅度分別為28.9%和4.57%;并且WRUG的覆蓋率上升幅度分別為110%和22.5%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同實(shí)驗(yàn)條件下WRUG不僅能提高Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性,而且能顯著地提高其有效預(yù)測服務(wù)質(zhì)量的百分比。
【作者單位】: 西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 服務(wù)計(jì)算 Web服務(wù) 協(xié)同過濾 服務(wù)質(zhì)量 用戶群體
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61502401,61379019)~~
【分類號(hào)】:TP391.3;TP393.09
【正文快照】: 0引言Web服務(wù)作為面向服務(wù)架構(gòu)的主流實(shí)施方案,現(xiàn)已被越來越多的企業(yè)所采用,并對(duì)工業(yè)界和學(xué)術(shù)界產(chǎn)生了重要的影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)上Web服務(wù)數(shù)量的不斷增加,在大量滿足服務(wù)用戶功能性需求的候選Web服務(wù)中,如何為服務(wù)用戶推薦合適的滿足其非功能性需求的Web服務(wù)已經(jīng)成為服務(wù)計(jì)算領(lǐng)
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,本文編號(hào):529407
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