信任关系辅助的隐反馈Web服务推荐研究

作者：纪祥敏; 田刚; 纪家沂; 向騻信任知识隐反馈web服务推荐

摘要：针对Web服务推荐现有技术缺乏显式打分数据缺点,提出使用隐反馈知识进行推荐的方法.该方法首先构造一个伪评分生成器,将用户隐反馈知识映射成为显式打分.基于矩阵因子分解模型,将信任知识引入服务推荐过程,建立一种融合社交信任信息的服务推荐模型,有效提高了服务推荐性能.实验表明,本文提出的基于隐反馈的服务推荐方法预测性能优于最近邻方法和SVD＋＋方法;同SVD＋＋方法的性能对比实验表明,引入信任知识能够进一步提高服务推荐的性能,具有较好的实际应用价值.

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