基于随机游走增强型矩阵分解的混合服务预测

• 作者: 李俊 林坚
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: QoS预测 随机游走 矩阵分解 混合预测 服务推荐
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 82-88
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 7499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191205

摘要

随着Web服务数量的急剧增长,如何在大量功能相似但非功能属性各异的服务中选择满足用户个性化需求的服务是亟需解决的问题.基于QoS(Quality of Service)预测的服务推荐方法成为研究热点.然而,QoS数据的稀疏性和"冷启动"问题阻碍其发展.针对当前主流的QoS预测模型预测精度不高和收敛速度较慢等问题,提出一种基于随机游走模型和矩阵分解技术的混合QoS预测方法.该方法首先基于矩阵分解获得用户及服务的潜因子矩阵,并将用户潜因子矩阵转化为用户相似度矩阵;然后基于用户相似度矩阵并结合Web服务的网络位置信息,使用随机游走模型提高用户相似度矩阵的准确性;最终结合协同过滤方法与矩阵分解模型进行QoS预测.在真实数据集上实验,结果表明,与当前主流的QoS预测方法相比,该方法具有更高的预测精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊	温州大学数学与电子信息工程学院	2	0	0.0	0.0
2	林坚	温州大学数学与电子信息工程学院	1	0	0.0	0.0