【摘 要】
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随着Web服务市场的发展,Web服务数量日益庞大,服务的质量日益受到重视,因此为用户评估服务质量并推荐高质量的服务成为了极为重要的问题.传统的协同过滤方法用于Web服务推荐,
【机 构】
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广东外语外贸大学信息科学与技术学院,湖南科技大学计算机科学与工程学院,中山大学数据科学与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572186,61572188,61402168);湖南省高校创新平台开放基金(15K043);湖南省研究生科研创新项目(CX2016B574)资助~~
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随着Web服务市场的发展,Web服务数量日益庞大,服务的质量日益受到重视,因此为用户评估服务质量并推荐高质量的服务成为了极为重要的问题.传统的协同过滤方法用于Web服务推荐,可能会因为数据稀疏导致性能不高.近年较流行的矩阵分解技术可以用来克服推荐系统的数据稀疏问题,但是计算的时间复杂度较高,可扩展性差.为同时提高Web服务质量推荐的精度和效率,文中引入了一种通用的因子分解机模型到Web服务推荐中.因子分解机具有线性的计算时间复杂度,不仅能适应数据高度稀疏的推荐系统环境,而且很容易结合用户和推荐对象的上下文
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