协同过滤驱动的可信Web服务推荐算法

"基于协同过滤的可信Web服务推荐" 这篇研究论文主要探讨了一种名为TWSRCF（Trustworthy Web Service Recommendation based on Collaborative Filtering）的推荐算法，该算法是针对开放网络环境中的Web服务推荐问题。在互联网上，Web服务提供各种功能，但用户在选择时面临着大量相似服务的困扰。协同过滤是一种常见的推荐系统技术，通过分析用户的历史行为和评价来预测用户可能感兴趣的其他项目。TWSRCF方法结合了协同过滤的原理，以提高推荐的可信度。 首先，TWSRCF算法根据用户提交的查询请求找出一组功能相同或相似的候选Web服务集合。这一步骤通常涉及对Web服务的特征和描述进行匹配，以确定它们之间的相关性。 接着，算法利用用户的历史共同评价来识别目标用户的偏好相似用户集合。这些相似用户是那些在过去对相似服务有类似评价的用户，他们的行为可以用来推测目标用户可能的兴趣。 然后，对于候选服务集合中的每一个服务，TWSRCF算法计算出一个“可推荐用户集合”。这些用户不仅对服务有评价，而且他们的评价被认为是有参考价值的。为了衡量服务的推荐程度，算法会考虑可推荐用户的相似度、评价值以及可信度。相似度反映用户兴趣的接近程度，评价值是用户对服务的实际评分，而可信度则反映了用户评价的可靠程度。 通过综合这些因素，TWSRCF算法能够为每个候选服务计算出一个推荐度分数，并据此对服务进行排序。排序后的服务列表将作为推荐结果呈现给目标用户。实验结果显示，随着用户评价数量的增加，推荐系统的性能和推荐效果也会逐步提升，因为更多的数据可以提供更准确的用户偏好估计。 关键词涉及到的关键概念包括：Web服务，强调了研究的焦点；可信服务，意味着推荐的不仅仅是服务质量，还包括其可靠性；服务推荐，即如何有效地为用户提供合适的选择；协同过滤，这是推荐算法的核心；服务排名，是指根据推荐度对服务进行排序的过程。 这篇论文发表于2013年的《东北大学学报（自然科学版）》，由盛国军、温涛、郭权和吴镝合作完成，受到了国家自然科学基金的支持。文章的中图分类号为TP311，属于计算机科学技术领域，文献标志码A表示这是一篇应用型科研论文。