【摘 要】
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为进一步提高QoS预测准确率，提出一种基于混合聚类优化协同过滤的Web服务推荐方法。采用一种新的混合聚类算法替代传统的top-k算法，结合三个阈值来确定目标用户及服务的相似邻居集合；将基于用户和基于项的皮尔逊相关系数预测方法进行加权结合，从而预测目标用户及服务的QoS值。在香港中文大学发布的真实Web服务QoS数据集WS-Dream上进行了实验，实验结果表明，稀疏度为30%时，所提方法的平均绝对误
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（科技）（JAT191134）；
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为进一步提高QoS预测准确率，提出一种基于混合聚类优化协同过滤的Web服务推荐方法。采用一种新的混合聚类算法替代传统的top-k算法，结合三个阈值来确定目标用户及服务的相似邻居集合；将基于用户和基于项的皮尔逊相关系数预测方法进行加权结合，从而预测目标用户及服务的QoS值。在香港中文大学发布的真实Web服务QoS数据集WS-Dream上进行了实验，实验结果表明，稀疏度为30%时，所提方法的平均绝对误差和均方根误差均低于现有协同过滤推荐方法，显著提高了QoS值预测精度。
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