动态需求下Web业务可信度协同计算算法的精度提升

本文主要探讨的是"基于动态需求服务反馈的Web业务可信度协同计算"这一领域的研究。针对Web服务和Web业务的选择难题，研究人员提出了创新的算法，以应对用户在海量服务中做出决策时面临的挑战。该算法的核心在于动态分析用户对Web服务的需求和服务质量的反馈，特别是通过用户满意度这一关键指标来构建服务反馈模型。这个模型旨在帮助用户避免选择到服务质量低下的Web服务，从而提高整体的用户体验。 在Web业务选择过程中，算法引入了可信度计算的概念。业务的可信度由三个主要因素决定：业务信誉度，即业务的历史表现和声誉；反馈能力，反映业务及时响应用户需求和处理问题的能力；以及服务信任度，衡量用户对业务提供稳定性和可靠性的信心。通过比较各个业务的可信度值，算法能够有效地筛选出最优质的Web业务。 通过实验仿真，该算法展现出显著的优势。特别是在选择最佳Web服务的精确性上，相较于传统的对比算法，其精确率提升了11%以上。这表明，该方法不仅提高了选择效率，而且能更准确地满足用户的需求。研究结果对于提升Web服务市场的效率和用户满意度具有重要的实践价值。 作者吴彬和李俊娥分别作为讲师和教授，他们的研究领域包括协同计算、计算机软件与理论以及网络体系结构、性能评价与优化、服务质量（QoS）、网络安全和智能电网通信等多个方面。他们的研究成果得到了国家自然科学基金项目的资助（51304165），并且被发表在2015年的某期刊上，具有较高的学术影响力。 这篇论文为Web服务和业务选择提供了创新的策略，强调了动态需求和服务反馈在评估业务可信度中的核心作用，对于理解和优化Web服务市场具有重要意义。