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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
被引量：
4
1
作者
王瑞祥
魏乐
+2 位作者
段燕飞
咬登国
张航
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第10期2981-2987,共7页
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...
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,基于该方法提出了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森相似度量;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。
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关键词
WEB服务
空间位置坐标
云模型
皮尔森相关系数
协同过滤推荐
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职称材料
题名
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
被引量：
4
1
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
成都信息工程大学软件自动生成与智能服务四川省重点实验室
河南省气象探测数据中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第10期2981-2987,共7页
基金
四川省重大科技专项资助项目(2017GZDZX0002)。
文摘
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,基于该方法提出了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森相似度量;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
WEB服务
空间位置坐标
云模型
皮尔森相关系数
协同过滤推荐
Keywords
Web services
spatial position coordinates
cloud model
Pearson correlation coefficient
collaborative filtering recommendation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
王瑞祥
魏乐
段燕飞
咬登国
张航
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
4
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参考文献
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