基于混合协同过滤的个性化Web服务推荐

来源：计算机科学与探索杂志2015年第5期北京时间：

作者：张雪洁，王志坚，张伟建

单位：1. 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，南京 2100162. 河海大学 计算机与信息学院，南京 2100983. 河海大学 远程与继续教育学院，南京 210098

摘要：随着网络上Web服务的不断增加，Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究，提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量（quality of service，QoS）数据和主观离散的评价数据，采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量，并对用户的期望、评分和服务的QoS信息进行了量化描述。此外，设计了Web服务推荐框架，实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明，与主流的推荐算法相比，所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。

关键词：Web服务,聚类,服务质量预测,个性化,推荐