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面向用户生成内容(User generated content,UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注,其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型,进而设计高效的进化搜索机制.针对此,提出融合注意力机制(Attention mechanism,AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)偏好认知代理模型构建机制,并应用于交...
基于受限玻尔兹曼机的Web服务质量预测方法
Web服务 服务质量预测 协同过滤 受限玻尔兹曼机
2019/3/12
针对协同过滤算法无法有效处理数据稀疏的问题，提出1种基于受限玻尔兹曼机的Web服务质量(QoS)预测方法；第1阶段使用受限玻尔兹曼机模型对所有缺失的QoS值进行预测，并对原始的QoS矩阵进行填充；在第2阶段基于该QoS矩阵进行全局邻居筛选，同时将受限玻尔兹曼机引入到用户近邻的协同过滤模型中，以预测目标QoS值。研究结果表明：该方法能提高QoS预测精确度，在一定程度上降低数据稀疏对预测的影响。