网络服务推荐通常从网络服务的功能属性和非功能属性两部分进行考虑。在移动环境中,用户使用网络服务时所处的情境也不尽相同。现有的情境感知的网络服务推荐方法缺乏对情境因素的具体分析与选取,多是根据常识选取情境因素进行服务推荐。为了解决这些不足,本文提出了 一种基于情境感知的“情境-服务质量”相关性分析的网络服务推荐方法。该方法提出了情境与服务质量相关性计算公式,选择与服务质量相关的情境因素,在此基础上综合情境感知与协同过滤技术预测服务质量值,进行服务推荐,提高了服务质量预测的准确性。本文主要完成了以下研究工作:1)针对传统算法的不足,提出了一种新的情境-服务质量相关性计算方法。从用户历史记录得到情境-服务质量数据,通过聚类将情境-服务质量数据向量化,把情境-服务质量相关性计算转化为计算向量之间的相关性。并结合兰氏距离,优化了情境-服务质量相关性计算方法,解决了当某些向量数据量非常小的时候带来的相关性计算误差。2)提出了一种情境感知的网络服务推荐方法。该方法计算情境与服务质量相关性,通过相关性阈值选取得到与服务质量相关的情境列表,利用这些相关情境过滤原始数据得到与当前用户情境相关的用户,再基于服务质量计算与当前用户服务质量相似的用户,取情境相关的用户和服务质量相似用户的交集,预测服务质量,进行服务推荐。3)采用真实数据,对这种情境感知的网络服务推荐方法进行仿真实验,验证了选取与服务质量相关的情境因素确实可以提高服务推荐的准确率;实验结果表明与其他网络推荐方法相比,本文提出的方法具有更高的推荐准确率;实验还分析了相关性阈值的选取对本文提出的情境感知的网络服务推荐方法的影响。