發(fā)布時(shí)間：2017-08-07 06:56

  本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任的云服務(wù)推薦方法研究

  更多相關(guān)文章： 云服務(wù) 推薦系統(tǒng) QOS 社交網(wǎng)絡(luò) 信任強(qiáng)度

【摘要】：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是近些年來,大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的崛起,云服務(wù)已經(jīng)逐漸被人們所熟知并深入到人們?nèi)粘５纳a(chǎn)及生活中去。然而,當(dāng)用戶面對(duì)海量功能相似的云服務(wù)時(shí),不免會(huì)產(chǎn)生選擇難的問題,也就是通常所說的“信息過載”。在電子商務(wù)領(lǐng)域,推薦系統(tǒng)早已成為解決“信息過載”問題的最好方法。推薦算法通過用戶的行為特征來挖掘并預(yù)測(cè)用戶的個(gè)性化偏好,為用戶推薦符合其偏好的商品。推薦系統(tǒng)已在亞馬遜、天貓等國(guó)內(nèi)外主流電子商務(wù)網(wǎng)站有著出色的表現(xiàn),并為公司帶來了實(shí)際的效益。然而,云服務(wù)與傳統(tǒng)商品有著本質(zhì)的區(qū)別和其特有的屬性。其中,云服務(wù)的QoS (Quality of Service)屬性就可以用來客觀地評(píng)價(jià)云服務(wù)的質(zhì)量和特性,該屬性是傳統(tǒng)商品所不具備的,包括響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等評(píng)價(jià)指標(biāo),并具備區(qū)域性和瞬時(shí)性的特征,且傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)很少考慮到用戶實(shí)體間量化的信任關(guān)系。本文結(jié)合云用戶和云服務(wù)的特點(diǎn),提出了一種在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任的云服務(wù)推薦方法。該方法首先利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)和雅克比系數(shù)進(jìn)行云用戶客觀相似度的估計(jì)。然后,根據(jù)云用戶實(shí)體之間的交互強(qiáng)度進(jìn)行信任強(qiáng)度的計(jì)算,并考慮了云用戶的直接信任、間接信任和混合信任關(guān)系,以及信任的動(dòng)態(tài)性。最后,用所得到的信任強(qiáng)度對(duì)客觀相似度進(jìn)行增強(qiáng)和修正,尋找近鄰云用戶,計(jì)算目標(biāo)用戶空缺值,形成推薦列表。通過實(shí)驗(yàn)可以證明,本文所提出的推薦方法與傳統(tǒng)方法相比,預(yù)測(cè)精度高。并通過參數(shù)調(diào)整,得到最優(yōu)參數(shù),驗(yàn)證了本文方法的收斂性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：云服務(wù) 推薦系統(tǒng) QOS 社交網(wǎng)絡(luò) 信任強(qiáng)度
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09;TP391.3
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容16
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 云服務(wù)個(gè)性化推薦方法18-30
• 2.1 推薦系統(tǒng)的提出和發(fā)展18-20
• 2.2 云服務(wù)推薦基本方法20-27
• 2.2.1 基于協(xié)同過濾的云服務(wù)推薦方法20-26
• 2.2.2 基于內(nèi)容的云服務(wù)推薦方法26-27
• 2.2.3 組合云服務(wù)推薦方法27
• 2.3 云服務(wù)推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信任動(dòng)態(tài)建模方法30-42
• 3.1 社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信任建模研究30-35
• 3.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究30-32
• 3.1.2 信任相關(guān)研究32-33
• 3.1.3 社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下云用戶的信任研究33-35
• 3.2 面向交互強(qiáng)度的信任效用動(dòng)態(tài)估計(jì)35-38
• 3.3 基于效用的動(dòng)態(tài)信任建模方法38-39
• 3.3.1 云用戶直接信任強(qiáng)度度量38
• 3.3.2 云用戶間接信任強(qiáng)度度量38-39
• 3.4 實(shí)驗(yàn)研究39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于社交網(wǎng)絡(luò)信任關(guān)系分析的云服務(wù)推薦方法42-51
• 4.1 云服務(wù)的QoS屬性42-43
• 4.1.1 云服務(wù)QoS屬性的分類42
• 4.1.2 云服務(wù)QoS屬性的融合42-43
• 4.2 基于信任的云服務(wù)用戶相似性度量方法43-45
• 4.2.1 云服務(wù)用戶相似度度量43-44
• 4.2.2 信任強(qiáng)度對(duì)相似度的增強(qiáng)和修正44-45
• 4.3 基于信任的云服務(wù)推薦過程45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證45-50
• 4.4.1 基于排序相似性ARS的實(shí)驗(yàn)對(duì)比46-47
• 4.4.2 三個(gè)重要參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況59

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5 杜p，

本文編號(hào)：633255