基于混杂社会网络的个性化Web服务推荐方法

摘要

为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法(Computing Trust Value,CTV),以及服务推荐算法(Recommend Queue,RQ).在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.