【摘 要】
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在Web服务推荐过程中,Web服务缺失服务质量（QoS）值的预测精度会对服务推荐合理性产生重要影响。为此,结合时空相似度感知,提出一种新的Web服务QoS协同过滤推荐算法。从QoS协同
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在Web服务推荐过程中,Web服务缺失服务质量（QoS）值的预测精度会对服务推荐合理性产生重要影响。为此,结合时空相似度感知,提出一种新的Web服务QoS协同过滤推荐算法。从QoS协同预测角度对Web服务推荐系统框架进行设计,并给出相关参数集合定义。针对传统top-K算法中部分服务与目标服务不相似的问题,利用时空相似度感知结合相似权重的方式预测缺数据,以提高预测精度,并通过简单示例给出算法的计算过程。实验结果验证了该算法的有效性。
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