【摘 要】
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基于服务质量（QoS）的Web 服务推荐能在众多功能相似的Web 服务中发现最能满足用户非功能需求的Web 服务，但QoS 属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以
【机 构】
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信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室（重庆大学）,重庆大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61379158);国家自然科学基金青年项目(No.61502062);重庆市科技计划项目(No.cstc2014jcyj A40054)
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基于服务质量（QoS）的Web 服务推荐能在众多功能相似的Web 服务中发现最能满足用户非功能需求的Web 服务，但QoS 属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题，提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的QoS 预测算法ClustTD，该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组，分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解，将局部和全局张量分解的QoS 预测值进行加权组合，同时考虑了局部和全局因素，获得最终QoS 预测值。实验结果表明，该算法具有较
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