本文選題：Web服務　切入點：服務質量預測　出處：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有的預測算法大多未有效利用用戶—服務對的潛在特征問題,提出一種基于分類和SlopeOne的預測算法,通過用戶—服務對的歷史服務質量值提取出用戶和服務的個性特征(用戶和服務的服務質量均值與方差);基于提取出的特征,使用CART(classification and regression trees)對用戶—服務對進行分類;使用SlopeOne算法在目標用戶和目標服務所在的分類集合數(shù)據(jù)集上進行回歸預測,提高了預測準確度;選用真實數(shù)據(jù)集WS-Dream進行實驗,實驗結果表明該方法在數(shù)據(jù)稀疏情況下具有較好的預測精度。
[Abstract]:In view of the fact that most of the existing prediction algorithms do not effectively utilize the potential features of user-service pairs, a prediction algorithm based on classification and SlopeOne is proposed. The personality characteristics of users and services (mean and variance of service quality) are extracted from the historical quality of service value of user-service pairs, and the user-service pairs are classified using CART(classification and regression trees based on the extracted features. In order to improve the accuracy of prediction, SlopeOne algorithm is used to predict the target user and the classification set data set of target service, and the real data set WS-Dream is used to carry out the experiment. The experimental results show that the proposed method has good prediction accuracy in the case of sparse data.
【作者單位】： 杭州電子科技大學計算機學院;浙江大學電氣工程學院;教育部復雜系統(tǒng)建模與仿真重點實驗室;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2014BAK14B04) 浙江省自然科學基金資助項目(LY12F02003) 中國博士后科學基金資助項目(2013M540492)~~
【分類號】：O212.1;TP393.09

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本文編號：1595008