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針對Web服務推薦中服務用戶調用Web服務的服務質量數據稀疏性導致的低推薦質量問題，提出了一種面向用戶群體并基于協同過濾的Web服務推薦算法（WRUG）。首先，為每個服務用戶根據用戶相似性矩陣構建其個性化的相似用戶群體；其次，以相似用戶群體中心點代替群體從而計算用戶群體相似性矩陣；最后，構造面向群體的Web服務推薦公式并為目標用戶預測缺失的Web服務質量。通過對197萬條真實Web服務質量調用記錄的數據集進行對比實驗，與傳統基于協同過濾的推薦算法（TCF）和基于用戶群體影響的協同過濾推薦算法（CFBUCI）相比，WRUG的平均絕對誤差下降幅度分別為28. 9%和4.57%；并且WRUG的覆蓋率上升幅度分別為110%和22. 5%。實驗結果表明，在相同實驗條件下WRUG不僅能提高Web服務推薦系統的預測準確性，而且能顯著地提高其有效預測服務質量的百分比。
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