基于用户位置与反向预测的QoS预测方法

摘要：

在为用户选择并组合其满意的Web服务时,预测Web服务缺失的服务质量(quality of service,QoS)值是必要的.为解决该问题,提出一种R-SRec模型,加入用户地理位置信息和服务的反向预测,提高预测精准度.在基于用户的协同过滤算法中融入用户地理位置信息,提高参与预测数据的空间相关度;在基于服务的协同过滤算法中加入Web服务反向预测,缓解数据稀疏问题;根据不同的置信度融合两种算法,对缺失的QoS值进行预测.使用真实的数据集与其它3类常用的算法进行比较,实验结果表明,该方法的预测结果精确度更高.

关键词：协同过滤、服务质量、位置、反向预测、融合预测

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：414-418