本文關鍵詞：基于可信相似用戶的服務推薦方法

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【摘要】：服務計算吸引了越來越多的用戶,服務商發(fā)布的服務也呈顯出海量增長的趨勢,人們迫切希望服務推薦系統(tǒng)能夠為用戶從海量服務中準確推薦出滿足其喜好的服務。然而,大多數(shù)的服務推薦系統(tǒng)都是建立在用戶對服務的總體單一評分基礎之上,忽略了用戶對服務各個屬性的具體感受,這嚴重影響了服務推薦的準確性。同時,出于各種原因出現(xiàn)的虛假評價也會極大地影響推薦結(jié)果的可信性。為了解決以上問題,本文提出基于可信相似用戶的服務推薦方法。首先,將各用戶對各服務的評價信息表示為包含多個屬性值的多個評價向量,對原始的用戶歷史評價信息進行橫向縱向的綜合處理,計算出用戶可信度,從而將惡意用戶的歷史評價信息從服務推薦系統(tǒng)中剔除。其次,在所得可信用戶的評價信息基礎上計算某目標用戶與其他可信用戶之間的相似度,得到目標用戶的最近鄰居用戶集合。然后,基于最近鄰居用戶集合得出候選服務集并基于相應歷史評價信息和目標用戶的偏好權重信息來對各候選服務進行綜合評分,并最終確定綜合評分值最高的候選服務以完成推薦。本文通過具體的實例驗證了方法的可行性,同時通過仿真實驗說明了不同參數(shù)設置下惡意用戶的剔除效果,并將剔除與不剔除惡意用戶兩種情況下的推薦結(jié)果進行對比,驗證了本文基于可信用戶的服務推薦方法的有效性。
【關鍵詞】：用戶可信度 可信用戶 用戶偏好 服務推薦
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究的背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點11-12
• 1.4 論文組織12-14
• 第二章 相關知識及概念14-25
• 2.1 服務推薦14-15
• 2.2 服務推薦算法的分類15-16
• 2.3 基于協(xié)同過濾的推薦算法16-22
• 2.3.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法17-22
• 2.3.2 基于服務的協(xié)同過濾算法22
• 2.4 衡量推薦系統(tǒng)質(zhì)量的評價標準22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-25
• 第三章 基于用戶歷史評價信息的可信用戶獲取25-35
• 3.1 用戶歷史評價信息的描述26-27
• 3.2 可疑歷史評價的獲取27-32
• 3.2.1 服務的總體評價向量27-28
• 3.2.2 用戶某服務評價向量與該服務總體評價向量的偏離大小28-29
• 3.2.3 基于偏離大小的各服務評價可信區(qū)間獲取29-30
• 3.2.4 基于服務可信區(qū)間的各評價向量惡意度計算30-31
• 3.2.5 基于各評價向量惡意度的用戶惡意度計算31-32
• 3.3 可信用戶獲取32-34
• 3.3.1 用戶的可信度32-33
• 3.3.2 獲取可信用戶33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于可信相似用戶的服務推薦35-43
• 4.1 基于可信用戶的相似用戶獲取35-38
• 4.2 基于可信相似用戶的服務推薦38-41
• 4.3 惡意用戶對服務推薦結(jié)果影響的分析41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章 仿真實驗43-55
• 5.1 實驗建立43-47
• 5.1.1 數(shù)據(jù)集與實驗環(huán)境43-45
• 5.1.2 實驗評價標準45-47
• 5.2 實驗結(jié)果與分析47-54
• 5.2.1 惡意用戶剔除效果47-51
• 5.2.2 服務推薦效果51-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)與展望55-58
• 6.1 總結(jié)55-56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻58-61
• 附錄1 程序清單61-62
• 附錄2 攻讀碩士學位期間撰寫的論文62-63
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目63-64
• 致謝64

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