《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法

Collaborative filtering recommendation algorithm for web services based on user-space location score cloud model

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作者 王瑞祥,魏乐,段燕飞,咬登国,张航
机构 成都信息工程大学 软件工程学院;软件自动生成与智能服务四川省重点实验室
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摘要 Web服务作为无形的产品,不具备真实环境下的空间地理位置坐标,针对服务推荐中无法衡量用户群体与Web服务之间的距离位置关系,造成用户相似度计算失衡,导致推荐不准确等问题,提出了基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法。首先基于用户群体的行为数据,量化Web服务的热度区域,通过空间位置量化评分描述用户对于Web服务的兴趣偏好。其次利用云模型来描述每个用户空间行为评分的整体特征,设计了云模型间相似贴近度的计算方法,基于该方法提出一种用户差异程度系数评估算法,并作为调控系数优化了皮尔逊相似度量,最后通过协同过滤找出用户感兴趣的Web服务。实验结果表明该算法模型使得用户行为偏好的区域划分更加精确,在推荐准确率上明显提高,为基于位置的Web服务推荐提供新颖的方案。
关键词 关 键 词:Web服务;空间位置坐标;云模型;皮尔逊相关系数;协同过滤推荐
基金项目 四川省重大科技专项项目(2017GZDZX0002)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-10-007.html
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