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在智能計(jì)算領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)中可用服務(wù)數(shù)量與類型的快速增長，使用戶更依賴于服務(wù)完成各種業(yè)務(wù)，然而當(dāng)前請求-響應(yīng)”被動式的服務(wù)模式嚴(yán)重影響了用戶體驗(yàn)與資源利用率。為智能感知用戶需求并主動為用戶推薦合適的服務(wù)，通過引入需求預(yù)測過程，提出一種主動服務(wù)推薦方法。利用矩陣分解算法從大量歷史服務(wù)使用數(shù)據(jù)中提取用戶特征和服務(wù)特征，據(jù)此訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型并預(yù)測用戶的服務(wù)需求，進(jìn)而為用戶推薦其所需要的服務(wù)?；谡鎸?shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法較單一的矩陣分解模型和深度神經(jīng)劂絡(luò)模型具有更高的服務(wù)推薦準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
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