基于偏好推荐的可信服务选择
选择满足用户需求的服务是开放、动态环境下的一个活跃研究领域．在服务资源飞速增长的今天，出现了大量功能相同或相近的服务，导致用户在选择服务时面临诸多技术挑战． 服务推荐不仅要基于用户的偏好，定制个性化的服务选择指标，同时也要考虑推荐用户的领域相关度、推荐信息的可信性． 针对现有服务选择中服务推荐技术的不足，提出一种基于偏好推荐的服务选择方法，首先搜索一组偏好相似的推荐用户，并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度，然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤，从而使推荐信息更为可信与准确．模拟实验结果表明，通过正确的参数设置，该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题．
Web服务 偏好推荐 可信服务选择 领域相关度 评价相似度
朱锐 王怀民 冯大为
国防科学技术大学 计算机学院，湖南 长沙 410073 国防科学技术大学 计算机学院，湖南 长沙 410073 国防科学技术大学 并行与分布处理国防科技重点实验室，湖南 长沙 410073
国内会议
沈阳
中文
145-153
2009-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）