【摘 要】
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随着网络上可用服务数量与类型的快速增长,越来越多的用户更加依赖于服务完成各种业务。然后,当前“请求-响应”被动式的服务模式严重影响了用户体验与资源利用率。因此,如何
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院; 华北水利水电大学信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(大数据环境下双边感知的主动服务聚合理论与方法研究No.61872126,多维大数据驱动的服务优化组合理论与方法研究No.61772159)
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随着网络上可用服务数量与类型的快速增长,越来越多的用户更加依赖于服务完成各种业务。然后,当前“请求-响应”被动式的服务模式严重影响了用户体验与资源利用率。因此,如何智能地感知用户需求并主动地为用户推荐最为合适的服务,成为服务计算领域亟需解决的关键问题之一。针对这一问题,本文提出了一种基于需求预测的主动服务推荐方法。该方法首先通过矩阵分解算法从大量的历史服务使用数据中,快速地提取用户特征和服务特征;之后,基于所提取的用户特征数据与服务特征数据训练深度学习模型并用其预测用户的服务需求;最后,根据服务需求预测的结果,主动地为用户推荐其需要的服务。通过真实的数据进行了实验验证,结果表明,本文所提出服务需求预测的准确度为79.85%,基于用户需求的预测能够有效地提高服务推荐的主动性与准确性。
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