【摘 要】
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的一种推荐技术,但是目前多数基于协同过滤的Web服务推荐算法默认用户反馈数据是可信的,没有考虑到用户反馈数据中会出现的一些范围异常数据和
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61272273）, 江苏省自然科学基金（BK20170900）, 南京邮电大学引进人才科研启动基金（NY217009）
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的一种推荐技术,但是目前多数基于协同过滤的Web服务推荐算法默认用户反馈数据是可信的,没有考虑到用户反馈数据中会出现的一些范围异常数据和恶意评价数据。如果没有对含有这些干扰数据的用户进行处理,最终的预测结果会受到严重的影响。在分析了用户反馈的服务质量（Qo S）数据的基础上,提出了一种基于用户可信度的Web服务推荐方法。计算用户的可信度并根据可信度对用户进行聚类,选取可信度高的类别中的数据进行协同过滤完成推荐,排除了范围异常数据以及恶意评价数据的干扰,避免了对预测结果的影响,最
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