基于SOM神经网络的服务质量预测

• 作者: 何强 张以文 贾兆红 郭星 项涛
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 质量预测 SOM 神经网络 K-means
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 面向智能制造的业务过程管理与服务技术专题
• 页码范围: 3388-3399
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 7890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005474

摘要

服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题.在历史QoS数据稀疏的情况下,设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战.为了解决这一挑战问题,提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法SOMQP.首先,基于历史QoS数据,应用SOM神经网络算法分别对用户和服务进行聚类,得到用户关系矩阵和服务关系矩阵;进而,综合考虑用户信誉和服务关联性,采用一种新的Top-k选择机制获得相似用户和相似服务;最后,采用基于用户和基于项目的混合策略对缺失的QoS值进行预测.在真实的数据集WS-Dream上进行了大量实验,结果表明,与经典的CF算法和K-means算法相比,该方法在较大程度上提高了QoS的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭星	安徽大学计算机科学与技术学院	48	208	8.0	10.0
2	项涛	安徽大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0