【摘 要】
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Web环境中存在不同服务质量的Web服务,如何选择满足用户需求且可信的服务成为一个关键问题。针对现有信任评估方法的不足,提出了一种描述需求上下文的概念来区分不同需求约束
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,重庆市智能软件与软件工程重点实验室
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Web环境中存在不同服务质量的Web服务,如何选择满足用户需求且可信的服务成为一个关键问题。针对现有信任评估方法的不足,提出了一种描述需求上下文的概念来区分不同需求约束下的直接信任度的方法,它利用需求上下文相似度过滤掉没有参考价值的历史数据,同时对不同偏好的推荐实体进行模糊聚类,找到合适的推荐实体,并对推荐实体的推荐能力利用推荐可信度和推荐不可信度进行了区分,以削弱恶意实体对信任评估的影响。通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
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