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基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐算法被引量：3: 2016年; 基于服务质量(Qo S)的Web服务推荐能在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户非功能需求的Web服务,但Qo S属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题,提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的Qo S预测算法Clust TD,该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组,分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解,将局部和全局张量分解的Qo S预测值进行加权组合,同时考虑了局部和全局因素,获得最终Qo S预测值。实验结果表明,该算法具有较高的Qo S预测准确率和Web服务推荐质量,并能在一定程度上解决数据稀疏性问题。; 唐妮熊庆宇王喜宾高旻文俊浩曾骏; 关键词：WEB 聚类张量分解

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唐妮