本文關(guān)鍵詞：基于混合推薦和隱馬爾科夫模型的服務(wù)推薦方法

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【摘要】：針對(duì)現(xiàn)階段越來越多的服務(wù)開始部署于云環(huán)境,服務(wù)數(shù)量呈幾何級(jí)增長(zhǎng),必須獲取并推薦最優(yōu)服務(wù),而傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的過濾或協(xié)同過濾方法缺乏對(duì)新用戶和冗余服務(wù)的有效處理方法,提出一種在云環(huán)境下對(duì)最優(yōu)服務(wù)進(jìn)行有效推薦的方法。首先,分析2種協(xié)同過濾方法的優(yōu)缺點(diǎn),并提出改進(jìn)的混合推薦算法;其次,針對(duì)常常被忽略的新用戶學(xué)習(xí)策略,提出新用戶偏好的確定方法;針對(duì)服務(wù)的動(dòng)態(tài)變化情況,基于隱馬爾科夫模型(hidden Markov model)提出一種冗余服務(wù)消解策略。最后,基于真實(shí)數(shù)據(jù)集和通過公開API獲取的公共服務(wù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果表明:所提出的算法與其他方法相比具有更高的準(zhǔn)確度和更好的服務(wù)質(zhì)量,能更有效地提高系統(tǒng)性能。
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;第三軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)勤教研室;萊斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 服務(wù)選擇 新用戶學(xué)習(xí) 隱馬爾科夫模型 冗余檢測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071160) 全軍后勤科研重點(diǎn)計(jì)劃項(xiàng)目(BWS14J032) 湖南省優(yōu)秀研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2011B024) 國防科技大學(xué)優(yōu)秀研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(B110502) 第三軍醫(yī)大學(xué)人文社科基金資助項(xiàng)目(2015XRW10)~~
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 近年來,大量的分布式系統(tǒng)部署環(huán)境不斷向云環(huán)境遷移,越來越多的服務(wù)開始以云服務(wù)的形式展現(xiàn),服務(wù)的用戶也呈現(xiàn)出幾何量級(jí)式快速增長(zhǎng),并且這種趨勢(shì)仍在加劇。然而,隨著大量云服務(wù)的出現(xiàn),諸如服務(wù)提供者的虛假惡意行為、服務(wù)使用高峰時(shí)所出現(xiàn)的瓶頸以及云環(huán)境的動(dòng)態(tài)性等都會(huì)造成

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本文編號(hào)：526445