本文選題：Web服務(wù)　切入點(diǎn)：服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有的預(yù)測(cè)算法大多未有效利用用戶—服務(wù)對(duì)的潛在特征問題,提出一種基于分類和SlopeOne的預(yù)測(cè)算法,通過(guò)用戶—服務(wù)對(duì)的歷史服務(wù)質(zhì)量值提取出用戶和服務(wù)的個(gè)性特征(用戶和服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量均值與方差);基于提取出的特征,使用CART(classification and regression trees)對(duì)用戶—服務(wù)對(duì)進(jìn)行分類;使用SlopeOne算法在目標(biāo)用戶和目標(biāo)服務(wù)所在的分類集合數(shù)據(jù)集上進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度;選用真實(shí)數(shù)據(jù)集WS-Dream進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在數(shù)據(jù)稀疏情況下具有較好的預(yù)測(cè)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(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;教育部復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014BAK14B04) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY12F02003) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M540492)~~
【分類號(hào)】：O212.1;TP393.09

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本文編號(hào)：1595008