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随着云服务类型和数量不断增长,用户很难从中选择有效的云服务。为解决云环境下海量服务的个性化推荐问题,提出了一种基于类别聚合的个性化推荐算法。首先对数据存储节点上的资源进行分类;然后计算类别之间的相关性;其次寻找资源的最近邻;最后产生推荐集。通过实验数据进行验证,提出的云环境下的协同过滤算法与传统协同过滤算法相比,推荐质量和系统性能都有很大提高。