于智勇
- 作品数：5 被引量：18H指数：2
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于动态QoS的Web服务选取方法被引量：5
- 2017年
- 针对动态环境中Web服务QoS属性值波动的问题,提出一种基于动态QoS的服务选取方法。该方法首先建立区间QoS模型来表示QoS属性值的动态变化,然后用区间相似度衡量候选服务提供的QoS属性与用户需求值的接近程度。基于相似度的概念,采用逼近理想点的多属性决策方法计算出每个基本服务的QoS指标客观权重,并结合用户主观偏好得出QoS指标综合权重,最终基于推荐度对候选服务进行排序。仿真实验表明,此服务选取方法既充分考虑了用户的主观偏好,又克服了Web服务QoS属性值的波动影响,提高了服务选取的准确性。
- 方晨王晋东于智勇
- 关键词：相似度区间数
- 基于声誉记录分析的服务推荐者发现方法
- 本发明涉及一种基于声誉记录分析的服务推荐者发现方法，包含：目标用户发布服务推荐信息请求，根据目标用户发布服务的交互记录，找到使用过该服务的所有用户，组成推荐者集合；计算推荐者与目标用户的偏好相似度，对推荐者进行筛选，得到...
- 王晋东孙磊于智勇韩继红郭松辉李立新窦睿彧胡翠云邹晓静
- 文献传递
- 云模型属性加权聚类服务推荐信任度算法被引量：2
- 2018年
- 云环境下存在不同质量的服务,如何选择可信度较高的服务是服务选择的关键问题.针对现有服务信任评估方法的不足,提出一种基于云模型服务属性加权的聚类方法,通过基于服务聚类的加权Pearson相关系数法计算用户信任评价相似度,结合用户服务选择指标权重进一步计算出用户相似度,从而选取最近邻居,通过服务推荐信任度算法,计算得到服务对于目标用户的推荐信任度。仿真实验表明,该算法能更加准确地计算出服务推荐信任度,有效满足用户在服务信任方面需求,为用户选取高质量可信服务提供有力的决策支持。
- 王晋东于智勇于智勇方晨
- 关键词：云模型服务聚类
- 服务推荐者声誉记录分析方法研究被引量：1
- 2018年
- 为了满足推荐系统对服务推荐者可信性的要求,提出一种基于声誉记录分析的可信推荐者发现方法,通过用户偏好向量计算不同用户间的偏好相似度,计算领域相关度、推荐响应率、满意率并对推荐者进行过滤,通过引入惩罚因子计算推荐者当前声誉,对推荐者声誉记录进行定域改变和倾向改变过滤,计算出声誉记录的偏度系数和峰度系数,结合期望与方差确定推荐信任源。实验结果表明,该方法可以提高推荐者声誉计算准确性,寻找到更为可信的推荐者从而提升服务推荐的有效性。
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- 基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法被引量：10
- 2016年
- 传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感,容易使目标函数陷入局部最优的问题,以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点。针对这些问题,引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述,结合模糊C-均值聚类算法具有收敛速度快、易于实现且局部搜索能力较强的优点,提出一种基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法以提高聚类的性能。实验结果表明,该算法相对于传统FCM聚类算法,其准确率和抗噪性有所提高,聚类效果更好。
- 何嘉婧王晋东于智勇
- 关键词：人工蜂群算法模糊C-均值聚类分析差分进化
