文献类型：期刊文章

作　　者：杨洁[1] 朱咸军[2] 周献中[3] 柳毅[1]

YANG Jie;ZHU Xian-jun;ZHOU Xian-zhong;LIU Yi(Department of Information Management,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou,Zhejiang 310018,China;School of Software Engineering,Jinling Institute of Technology,Nanjing,Jiangsu 211169,China;Department of Control and System Engineering,Nanjing,Jiangsu 210093,China)

机构地区：[1]杭州电子科技大学信息管理系,浙江杭州310018 [2]金陵科技学院软件工程学院,江苏南京211169 [3]南京大学控制与系统工程系,江苏南京210093

出　　处：《电子学报》

基　　金：浙江省自然科学基金项目(No.LQ19G010003,No.LY18G020009);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(No.18KJB520018)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：2

起止页码：341-349

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法(Computing Trust Value,CTV),以及服务推荐算法(Recommend Queue,RQ).在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.

关 键 词：混杂社会网络  Web服务推荐  个性化推荐 服务提供者 冷启动 可信性  

分 类 号：TP311]