基于位置最近鄰與矩陣分解的Web服務(wù)QoS預(yù)測研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，Web服務(wù)作為面向服務(wù)的體系架構(gòu)模式的最佳實踐方式，被用來提供新的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，以服務(wù)為中心的互聯(lián)網(wǎng)新時代正在到來。在這種環(huán)境下，服務(wù)數(shù)量呈現(xiàn)出爆炸式的增長，海量的服務(wù)被部署在各種云中心和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，傳統(tǒng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和選擇方式已不能滿足用戶的需求?；诖?，服務(wù)推薦技術(shù)應(yīng)用而生。服務(wù)推薦技術(shù)實現(xiàn)了由被動接受用戶請求向主動感知用戶需求的轉(zhuǎn)變，能夠?qū)⒂脩魪暮Ａ康姆?wù)中解脫出來，為用戶提供精準(zhǔn)推薦。
　　由于網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)

2、定性和不同用戶所處的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不同，同一Web服務(wù)對不同的用戶可能具有不同的QoS值。而且，讓所有用戶調(diào)用全部的待選服務(wù)從而選擇出最優(yōu)的Web服務(wù)又是不切實際的。因此對Web服務(wù)進行QoS預(yù)測以輔助服務(wù)推薦系統(tǒng)進行更好的推薦成為了一個亟待解決的問題。
　　本文主要研究了Web服務(wù)QoS預(yù)測問題，對當(dāng)前常見的Web服務(wù)QoS預(yù)測方法進行了梳理，對其中存在的問題進行了分析。由于Web服務(wù)的QoS與用戶的位置信息具有很大的相關(guān)性，我們提

3、出了一種基于位置最近鄰與矩陣分解的Web服務(wù)QoS預(yù)測方法。具體而言，本文的主要研究內(nèi)容和貢獻有以下幾點:
　　首先，我們介紹了Web服務(wù)及推薦系統(tǒng)的相關(guān)理論。論述了Web服務(wù)，服務(wù)質(zhì)量QoS的基本概念，對推薦系統(tǒng)的分類和主要的推薦算法進行了說明，并討論了當(dāng)前推薦系統(tǒng)中面臨的主要問題。
　　其次，我們介紹了傳統(tǒng)的矩陣分解技術(shù)和相似性計算算法。并在此基礎(chǔ)上提出了一種引入位置信息的用戶鄰域選擇模型和服務(wù)鄰域選擇模型。在選出用戶和