| 基于社区发现的Web服务QoS预测 |
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| 引用本文： | 陆贝妮,杜育根. 基于社区发现的Web服务QoS预测[J]. 计算机工程, 2019, 45(3): 117-124 |
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| 作者姓名： | 陆贝妮 杜育根 |
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| 作者单位： | 华东师范大学 计算机科学与软件工程学院,上海,200062;华东师范大学 计算机科学与软件工程学院,上海,200062 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;上海市经济和信息化委员会专项 |
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| 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。
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| 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 |
QoS Prediction of Web Service Based on Community Detection |
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| LU Beini,DU Yugen. QoS Prediction of Web Service Based on Community Detection[J]. Computer Engineering, 2019, 45(3): 117-124 |
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| Authors: | LU Beini DU Yugen |
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| Affiliation: | (School of Computer Science and Software Engineering,East China Normal University,Shanghai 200062,China) |
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| Abstract: | LU Beini;DU Yugen(School of Computer Science and Software Engineering,East China Normal University,Shanghai 200062,China) |
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| Keywords: | Web service Quality of Service(QoS) prediction community detection spectral clustering collaborative filtering K-means clustering |
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