基于CART与SlopeOne的服务质量预测算法

【类型】期刊

【基金项目】国家科技支撑计划资助项目(2014BAK14B04);浙江省自然科学基金资助项目(LY12F02003);中国博士后科学基金资助项目(2013M540492)。Foundation items：Project supported by the National Key Technology R&D Program, China(No.2014BAK14B04), the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation, China(No.LY12F02003)

【作者】徐文庭 殷昱煜 王菊仙 王兴菲 余方正 

【关键词】 分类与回归树 协同过滤 服务质量预测 Web服务 SlopeOne

【刊名】计算机集成制造系统

【出版日期】2017-01-01

【ISSN】1006-5911

【页码】1080-1090

【期号】第5期

【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院；浙江大学电气工程学院；教育部复杂系统建模与仿真重点实验室

【摘要】针对现有的预测算法大多未有效利用用户—服务对的潜在特征问题,提出一种基于分类和SlopeOne的预测算法,通过用户—服务对的历史服务质量值提取出用户和服务的个性特征(用户和服务的服务质量均值与方差);基于提取出的特征,使用CART(classification and regression trees)对用户—服务对进行分类;使用SlopeOne算法在目标用户和目标服务所在的分类集合数据集上进行回归预测,提高了预测准确度;选用真实数据集WS-Dream进行实验,实验结果表明该方法在数据稀疏情况下具有较好的

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