基于QoS及協(xié)同過濾的Web服務推薦方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，Web服務推薦與選擇已經(jīng)逐漸成為學術界和工業(yè)界共同關注的重要研究內(nèi)容,服務質(zhì)量(QoS)是成功進行Web服務推薦的關鍵性因素。然而，Web服務的QoS值在運行時刻可能會因為服務器超載，網(wǎng)絡條件等多種因素的影響而發(fā)生變化。由于Web服務環(huán)境的動態(tài)性，目前現(xiàn)有的服務選擇方法通常無法有效地涵蓋QoS內(nèi)在的不確定性，使得服務推薦結(jié)果與實際結(jié)果偏差較大。為解決Web服務的QoS值的動態(tài)性以及目前算法忽視QoS內(nèi)在的不確定

2、性,導致服務選擇可靠性差問題，本文提出一種改進的基于協(xié)同過濾的Web服務推薦方法，該方法的引入使得服務用戶不需要對Web服務進行調(diào)用，只需要對歷史的Web服務的QoS信息進行分析挖掘就能找出適合用戶的最優(yōu)Web服務。
　　本文提出的推薦算法不同于傳統(tǒng)的推薦算法，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：在服務可靠性方面，本文引入云模型中的逆向云算法來解決QoS內(nèi)在不確定性導致的服務選擇可靠性差問題，把不可靠的服務剔除；在相似度計算方面，本文算法在計

3、算用戶間相似度時，充分考慮了Web服務的內(nèi)在特征，在計算服務間相似度時，充分考慮了用戶的內(nèi)在特征；在對QoS缺省值預測方面，為了緩解負數(shù)對預測性能的影響，本文對傳統(tǒng)的基于服務的QoS預測算法和基于用戶的QoS預測算法進行改進；當為目標用戶預測的QoS值為負數(shù)時，使用服務或者用戶QoS值算術平均的方法進行計算填充。最后聯(lián)合基于服務的QoS預測算法和基于用戶的QoS預測算法采用自適應均衡權(quán)重的方法給出最終的QoS預測結(jié)果。為驗證本文提出算法