基于社区发现的Web服务QoS预测

• 作者: 杜育根 陆贝妮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Web服务 服务质量预测 社区发现 谱聚类 协同过滤 K-means聚类
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 117-124
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049479

摘要

传统的协同过滤方法预测未知服务质量 (QoS) 值时多数面临数据稀疏、冷启动和噪声影响等问题.为此, 提出一种新的基于社区发现的QoS预测方法.通过谱聚类对用户进行社区划分, 根据位置信息对Web服务聚类, 并利用改进的混合协同过滤方法预测QoS值.实验结果表明, 该方法可够缓解新用户的冷启动问题, 与基于协同过滤的QoS预测方法相比, 具有更高预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜育根	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	5	18	3.0	4.0
2	陆贝妮	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	1	0	0.0	0.0