【摘 要】
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随着满足用户需求的候选服务数量的飞速增长，服务选择的难度日益增大，服务推荐已成为服务选择的重要环节之一，受到越来越多的关注．然而，目前基于协同过滤的服务推荐方法较少关注到
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201163,61003039);江苏省自然科学基金(BK2011072);江苏省博士后科研资助计划(1002005C)资助~~
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随着满足用户需求的候选服务数量的飞速增长，服务选择的难度日益增大，服务推荐已成为服务选择的重要环节之一，受到越来越多的关注．然而，目前基于协同过滤的服务推荐方法较少关注到服务的不同属性特征对相似度计算会产生不同的影响，在寻找邻居用户时也很少考虑推荐用户与目标用户之间的信任关系，难以抵抗推荐用户的恶意推荐，无法保障推荐结果的精确度和町信性．针对以L问题，文中通过引入服务的推荐属性特征，改进传统相似度计算公式并基于Beta信任模型建立用户间信任关系，根据改进的相似度计算方法与服务推荐行为的信任度构建出邻居用户
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