64、基于数据网络的推荐与不确定QoS下的Web服务组合选择

基于数据网络的推荐与不确定QoS下的Web服务组合选择

在当今的信息时代，内容推荐系统和Web服务组合选择是两个备受关注的领域。前者旨在根据用户的兴趣和偏好为其提供个性化的内容推荐，而后者则致力于在不确定的服务质量（QoS）环境下，为用户选择最优的服务组合。

基于数据网络的内容推荐新方法

在内容推荐方面，我们提出了一种基于数据网络的新方法，该方法主要借助了一些智能技术，如FOAF词汇表和关联数据云。这种方法在使用基于内容的过滤（CBF）技术时，面临着减少新用户问题影响以及分析非结构化项目难度的挑战。不过，初步结果显示该方法具有一定的潜力。

具体而言，我们的方法主要包括以下几个方面：
- 智能技术支持 ：利用FOAF词汇表和关联数据云，为内容推荐提供更丰富的语义信息和数据支持。
- 应对挑战 ：在使用CBF技术时，努力减少新用户问题的影响，并解决分析非结构化项目的困难。
- 初步成果 ：虽然面临挑战，但初步实验取得了有希望的结果，表明该方法具有进一步研究和优化的价值。

未来，我们计划使用其他指标（如召回率和精度）对该方法进行测试和评估，并将新用户问题的解决方案应用于协同过滤（CF）算法，以减少冷启动问题的影响。

为了更直观地了解该方法的性能，我们来看一组对比实验结果：
| 方法 | MAE | RMSE |
| — | — | — |
| CBF | 0.83 | 1.04 |
| CF_U | 0.86 | 1.04 |
| CF_I | 0.83