【摘 要】
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随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量（Qo S）作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用
【机 构】
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中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心,中国科学院大学
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随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量（Qo S）作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今有很多关于Web服务Qo S预测的工作,这些研究大都关注在建模方法的优化上,忽视了辅助特征对于Qo S预测的影响.着重分析辅助特征对于Qo S预测的影响,例如服务类别和用户地理位置.为了实现此目标,基于因子分解机（Factorization Machines）设计并构建了一
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