資料介紹
針對Web服務推薦中服務用戶調(diào)用Web服務的服務質(zhì)量數(shù)據(jù)稀疏性導致的低推薦質(zhì)量問題,提出了一種面向用戶群體并基于協(xié)同過濾的Web服務推薦算法(WRUG)。首先,為每個服務用戶根據(jù)用戶相似性矩陣構(gòu)建其個性化的相似用戶群體;其次,以相似用戶群體中心點代替群體從而計算用戶群體相似性矩陣;最后,構(gòu)造面向群體的Web服務推薦公式并為目標用戶預測缺失的Web服務質(zhì)量。通過對197萬條真實Web服務質(zhì)量調(diào)用記錄的數(shù)據(jù)集進行對比實驗,與傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾的推薦算法(TCF)和基于用戶群體影響的協(xié)同過濾推薦算法(CFBUCI)相比,WRUG的平均絕對誤差下降幅度分別為28. 9%和4.57%;并且WRUG的覆蓋率上升幅度分別為110%和22. 5%。實驗結(jié)果表明,在相同實驗條件下WRUG不僅能提高Web服務推薦系統(tǒng)的預測準確性,而且能顯著地提高其有效預測服務質(zhì)量的百分比。
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