基于可信相似用户的服务推荐方法

• 作者: 刘茜萍 吴文明
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 服务推荐 用户可信度 恶意用户 可信用户 用户相似度
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ?先进计算与数据处理?
• 页码范围: 57-63,69
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 9184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.010

摘要

随着越来越多的用户与服务参与到服务计算中，服务推荐变得日益重要，但个别用户的虚假评价降低了服务推荐结果的可信性和有效性。为此，提出一种新的服务推荐方法，在分析用户历史评价的基础上挖掘可疑评价，通过用户可信度的计算将恶意用户筛除。基于相似度计算可得到剩余各可信用户的相邻用户集合，并最终结合用户偏好确定候选服务进行综合评分以完成有效推荐。实验结果表明，在剔除恶意用户的情况下，该方法推荐的服务更为真实可靠，可有效提高推荐质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘茜萍	南京邮电大学计算机学院	15	22	3.0	3.0
2	吴文明	南京邮电大学计算机学院	1	3	1.0	1.0