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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,Web服務(wù)作為面向服務(wù)的體系架構(gòu)模式的最佳實(shí)踐方式,被用來(lái)提供新的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),以服務(wù)為中心的互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代正在到來(lái)。在這種環(huán)境下,服務(wù)數(shù)量呈現(xiàn)出爆炸式的增長(zhǎng),海量的服務(wù)被部署在各種云中心和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,傳統(tǒng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和選擇方式已不能滿足用戶的需求?;诖?,服務(wù)推薦技術(shù)應(yīng)用而生。服務(wù)推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)了由被動(dòng)接受用戶請(qǐng)求向主動(dòng)感知用戶需求的轉(zhuǎn)變,能夠?qū)⒂脩魪暮A康姆?wù)中解脫出來(lái),為用戶提供精準(zhǔn)推薦。
由于網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)
2、定性和不同用戶所處的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不同,同一Web服務(wù)對(duì)不同的用戶可能具有不同的QoS值。而且,讓所有用戶調(diào)用全部的待選服務(wù)從而選擇出最優(yōu)的Web服務(wù)又是不切實(shí)際的。因此對(duì)Web服務(wù)進(jìn)行QoS預(yù)測(cè)以輔助服務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行更好的推薦成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
本文主要研究了Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)問(wèn)題,對(duì)當(dāng)前常見的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了梳理,對(duì)其中存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析。由于Web服務(wù)的QoS與用戶的位置信息具有很大的相關(guān)性,我們提
3、出了一種基于位置最近鄰與矩陣分解的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法。具體而言,本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn):
首先,我們介紹了Web服務(wù)及推薦系統(tǒng)的相關(guān)理論。論述了Web服務(wù),服務(wù)質(zhì)量QoS的基本概念,對(duì)推薦系統(tǒng)的分類和主要的推薦算法進(jìn)行了說(shuō)明,并討論了當(dāng)前推薦系統(tǒng)中面臨的主要問(wèn)題。
其次,我們介紹了傳統(tǒng)的矩陣分解技術(shù)和相似性計(jì)算算法。并在此基礎(chǔ)上提出了一種引入位置信息的用戶鄰域選擇模型和服務(wù)鄰域選擇模型。在選出用戶和
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