資料介紹
服務質量預測在服務計算領域中是一個熱點研究問題,在歷史QoS數據稀疏的情況下,設計一個滿足用戶個性化需求的服務質量預測方法成為一項挑戰.為解決這一挑戰問題,本文提出一種基于SOM神經網絡的服務質量預測方法SOMQP.首先,基于歷史QoS數據,應用SOM神經網絡算法分別對用戶和服務進行聚類,得到用戶關系矩陣和服務關系矩陣:進而,綜合考慮用戶信譽和服務關聯性,采用一種新的Top-k選擇機制獲得相似用戶和相似服務;最后,采用基于用戶的和基于項目的混合策略對缺失QoS值進行預測.在真實的數據集WS-Dream上進行大量實驗,結果表明,與經典的CF算法和K-means算法相比,本文方法較大程度上提高了QoS預測精度.
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