【摘 要】
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服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种
【机 构】
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计算智能与信号处理教育部重点实验室（安徽大学）,安徽大学计算机科学与技术学院,SchoolofInformationTechnology
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2015BAK24B01);国家自然科学基金(71601001,61872002);安徽省自然科学基金(1808085MF 197)~~
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服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法 SOMQP.首先,基于历史QoS数据,应用SOM神经网络算法分别对用户和服务进行聚类,得到用户关系矩阵和服务关系矩阵;进而,综合考虑用户信誉和服务关联性,采用一种新的Top-k选择机制获得相似用户和相似服务;最后,采用基于用户和基于项目的混合策略对缺失的QoS值进行预测.在真实的数据集WS-Dream上进
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