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针对当前云计算环境下服务选择中服务推荐技术的不足，提出一种面向可信云服务的个性化推荐框架（PerReF），该框架基于独立、开放的云评价中心和云推荐中心架构，以可信云服务的多属性分析和概率统计分析为基础，使用模糊综合方法集成消费者对云服务可信属性的历史评价，并结合潜在用户在不同应用场景下的个性化需求，从可信属性权重、可信度期望、成本期望角度出发，对云服务进行过滤，再通过多次迭代的模糊相似度计算，找出最适合用户个性化特征的云服务．仿真实验分析表明，PerReF能够适应复杂的云计算环境，提供具有较高用户满意度的