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文檔簡(jiǎn)介
1、Web服務(wù)作為一種廣泛應(yīng)用的分布式計(jì)算模型,近年來(lái)得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的重點(diǎn)關(guān)注。隨著Web服務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,如何為用戶選擇最優(yōu)的Web服務(wù)已成為服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。一個(gè)好的Web服務(wù)推薦系統(tǒng),一方面可提升用戶的尋找效率,另一方面也可幫助服務(wù)提供者防止由于信息過(guò)載造成的用戶流失等狀況的發(fā)生。在一組功能相似的Web服務(wù)中,為幫助用戶選擇最適合的Web服務(wù),Web服務(wù)的QoS服務(wù)質(zhì)量屬性是其中的關(guān)鍵因素。目前,基于QoS的Web服
2、務(wù)推薦系統(tǒng)研究有限,現(xiàn)階段仍然存在著個(gè)性化程度不高,推薦效率偏低等問(wèn)題。針對(duì)Web服務(wù)推薦系統(tǒng)中面臨的主要問(wèn)題,本文對(duì)Web服務(wù)推薦系統(tǒng)中的個(gè)性化協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行了探索和研究。
論文主要工作包括:
?、俜治隽私鼛啄闣eb服務(wù)推薦和推薦系統(tǒng)的研究背景及現(xiàn)狀,介紹了協(xié)同過(guò)濾、聚類(lèi)等推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù),對(duì)基于協(xié)同過(guò)濾的QoS預(yù)測(cè)算法和用戶相似度計(jì)算方法進(jìn)行了詳細(xì)描述。
?、谘芯苛薝BCF算法中用戶相似度計(jì)算方法,
3、針對(duì)用戶相似度計(jì)算不準(zhǔn)確的問(wèn)題,引入了Web服務(wù)相似性影響因子,對(duì)傳統(tǒng)的用戶相似度計(jì)算方法加以改進(jìn),結(jié)合現(xiàn)有的基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法,提出了自適應(yīng)服務(wù)的協(xié)同過(guò)濾QoS預(yù)測(cè)算法(SA-UBCF)。
?、弁ㄟ^(guò)對(duì)基于聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾算法的研究,針對(duì)聚類(lèi)過(guò)程中所遇到的灰羊問(wèn)題,引入用戶置信度概念,提出了基于用戶置信度對(duì)用戶預(yù)分類(lèi)的二次聚類(lèi)算法,然后將其應(yīng)用推薦算法中,提出了基于二次聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾 QoS預(yù)測(cè)算法(DCCF)。
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