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服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)在服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域中是一個(gè)熱點(diǎn)研究問題，在歷史QoS數(shù)據(jù)稀疏的情況下，設(shè)計(jì)一個(gè)滿足用戶個(gè)性化需求的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)方法成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)．為解決這一挑戰(zhàn)問題，本文提出一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)方法SOMQP．首先，基于歷史QoS數(shù)據(jù)，應(yīng)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分別對(duì)用戶和服務(wù)進(jìn)行聚類，得到用戶關(guān)系矩陣和服務(wù)關(guān)系矩陣：進(jìn)而，綜合考慮用戶信譽(yù)和服務(wù)關(guān)聯(lián)性，采用一種新的Top-k選擇機(jī)制獲得相似用戶和相似服務(wù)；最后，采用基于用戶的和基于項(xiàng)目的混合策略對(duì)缺失QoS值進(jìn)行預(yù)測(cè)．在真實(shí)的數(shù)據(jù)集WS-Dream上進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與經(jīng)典的CF算法和K-means算法相比，本文方法較大程度上提高了QoS預(yù)測(cè)精度．
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