基于改進(jìn)型K-prototypes算法的云服務(wù)推薦研究.pdf

1、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的交融滲透，加速了金融、制造、服務(wù)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界融合，吸引了眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)打造以云平臺(tái)為支撐、云服務(wù)為產(chǎn)品核心的生態(tài)系統(tǒng)，極大地便利了全球公眾用戶的服務(wù)創(chuàng)新發(fā)布與個(gè)性化選擇。云服務(wù)與傳統(tǒng)商品的差異性較為顯著，服務(wù)質(zhì)量QoS是評(píng)價(jià)云服務(wù)的重要屬性。然而，傳統(tǒng)的以精確性為核心衡量指標(biāo)的云服務(wù)推薦方法已經(jīng)限制了用戶的選擇視野，忽視了用戶希望得到多樣化云服務(wù)推薦的現(xiàn)實(shí)需求，如何根據(jù)用戶對(duì)于多樣

2、性的需求來進(jìn)行云服務(wù)推薦方法的設(shè)計(jì)成為亟需解決的問題。
　　本文主要解決了混合數(shù)據(jù)聚類中的分類型屬性相異度計(jì)算問題以及云服務(wù)的多樣性推薦問題。首先，隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展而造成的數(shù)據(jù)爆炸造成混合類型的數(shù)據(jù)占據(jù)了越來越重要的位置，如何進(jìn)行混合數(shù)據(jù)的聚類處理工作需要更為科學(xué)與精確的方法，本文所提出的改進(jìn)型K-prototypes算法提升了混合數(shù)據(jù)中分類型屬性的劃分精確度，從而使得對(duì)象能夠更科學(xué)地劃分到其所屬的聚類中，該算法證實(shí)了自身在劃