基于协同过滤和Slope One算法的Web服务可靠性预测

摘要针对Web服务的可靠性预测已作为服务计算领域的探究热点。为提升已有的对于Web服务可靠性预测方式的性能,提出两种方式。首先,针对基于协同过滤的Web服务可靠性预测方式,对客户的相似性、服务相似性以及分析值的推导方式都进行了适度的优化;其次,将k-means聚类算法与Slope One算法进行集成,进而用于启动Web服务可靠性预测。实验结果证实,相较已有办法,本文所强调的方式具备更高的分析精度。Web service reliability prediction has become a research hotspot in the field of service computing.To enhance the performance of the existing Web service reliability prediction methods,two prediction methods are proposed.Firstly,for the Web services reliability prediction method based on collaborative filtering,we improve the calculation of users similarity,services similarity,and prediction values.Secondly,we integrate k-means clustering algorithm and Slope One algorithm to do Web service reliability prediction.Experimental results show that the proposed method has higher prediction accuracy than the existing methods.

作者王磊瞿佳明WANG Lei, QU Jia ruing （School of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China）

机构地区南京林业大学经济管理学院

出处《计算机工程与科学》CSCD北大核心2018年第8期1390-1397,共8页Computer Engineering ＆ Science

基金国家自然科学基金（61672152,71373125） 南京林业大学青年技术创新基金（CX2016031）南京林业大学大学生创新训练计划（2016NFUSPITP083） 江苏省高校哲学社会科学基金（2016SJB630009）

关键词协同过滤SLOPEOne算法WEB服务可靠性预测collaborative filtering Slope One algorithm Web service reliability prediction

分类号TP301[自动化与计算机科技—计算机平台结构][自动化与计算机科技—计算机科学与技术]

作者简介王磊（1979-），男，江苏滨海人slope one 算法 是基于什么的，博士slope one 算法 是基于什么的，副教授，CCF会员（75279M），研究方向为服务计算和工具可靠性工程。E-mail：leiwangchn@163．com

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