【摘 要】
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提出了一种受非负条件约束、基于不完全矩阵隐特征分析的协同过滤模型,用以在非负条件约束下,预测未知的Web服务QoS（quality-of-service）数据。其主要原理是,将非负矩阵因式分
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提出了一种受非负条件约束、基于不完全矩阵隐特征分析的协同过滤模型,用以在非负条件约束下,预测未知的Web服务QoS（quality-of-service）数据。其主要原理是,将非负矩阵因式分解模型中基于矩阵操作的非负更新规则,扩展为只依赖于单一隐特征的非负更新规则,以获得仅依赖于所需模型中单一隐特征、以及目标稀疏矩阵中已知元素的非负训练过程。为提高最终模型的预测精度,模型中进一步引入了Tikhonov正则化,并对隐特征的非负更新规则进行了相应扩展。在2个大型Web服务QoS数据集上的实验表明,该模型能在满
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