计算机应用研究

作者：王瑞祥,魏乐,段燕飞,咬登国,张航,

单位：1.成都信息工程大学a.软件工程学院;b.软件自动生成与智能服务四川省重点实验室,成都610225；2.河南省气象探测数据中心,郑州450003；

关键词：Web服务,空间位置坐标,云模型,皮尔森相关系数,协同过滤推荐,

基金：四川省重大科技专项资助项目(2017GZDZX0002)；；

Web服务作为无形的产品，不具备真实环境下的空间地理位置坐标，针对服务推荐中无法衡量用户群体与Web服务之间的距离位置关系，造成用户相似度计算失衡，导致推荐不准确等问题，提出了基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法。首先基于用户群体的行为数据量化Web服务的热度区域，通过空间位置量化评分描述用户对于Web服务的兴趣偏好；其次利用云模型来描述每个用户空间行为评分的整体特征，设计了云模型间相似贴近度的计算方法，基于该方法提出了一种用户差异程度系数评估算法，并作为调控系数优化了皮尔森相似度量；最后通过协同过滤找出用户感兴趣的Web服务。实验结果表明该算法使得用户行为偏好的区域划分更加精确，在推荐准确率上明显提高，为基于位置的Web服务推荐提供新颖的方案。

来源：2021年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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