面向云服务选择的信任网络建模方法
随着大数据、云计算和物联网等新兴技术的发展和广泛应用,基于云平台环境下的云服务得到了普遍关注.当用户面对海量功能相似的云服务时,推荐算法成为解决服务选择问题的重要手段,而现有的推荐方法均没有考虑用户实体之间的信任关系.本文通过对社交网络下,用户实体之间的动态交互强度所产生的主观信任度和基于用户属性相似度的客观信任度进行计算并合成,得到综合信任度.用综合信任度替代传统推荐方法中基于皮尔逊系数的相似度.在主观信任度的计算过程中,考虑了时间衰减,交互边际效用等客观实际因素,构建信任网络.仿真实验结果表明:本文所提出的方法所推荐的服务,相对于其他传统方法推荐的服务相比,具有较好的QoS属性.
云服务 信任模型 社交网络 服务推荐算法
潘禹辰 丁帅 杨善林
合肥工业大学 管理学院,安徽 合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室 教育部,安徽 合肥,230009
国内会议
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2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）