云模型属性加权聚类服务推荐信任度算法

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云环境下存在不同质量的服务,如何选择可信度较高的服务是服务选择的关键问题.针对现有服务信任评估方法的不足,提出一种基于云模型服务属性加权的聚类方法,通过基于服务聚类的加权Pearson相关系数法计算用户信任评价相似度,结合用户服务选择指标权重进一步计算出用户相似度,从而选取最近邻居,通过服务推荐信任度算法,计算得到服务对于目标用户的推荐信任度。仿真实验表明,该算法能更加准确地计算出服务推荐信任度,有效满足用户在服务信任方面需求,为用户选取高质量可信服务提供有力的决策支持。
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