论文部分内容阅读
传统的协同过滤方法预测未知服务质量(QoS)值时多数面临数据稀疏、冷启动和噪声影响等问题。为此,提出一种新的基于社区发现的QoS预测方法。通过谱聚类对用户进行社区划分,根据位置信息对Web服务聚类,并利用改进的混合协同过滤方法预测QoS值。实验结果表明,该方法可够缓解新用户的冷启动问题,与基于协同过滤的QoS预测方法相比,具有更高预测准确度。