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服務(wù)質(zhì)量預(yù)測在服務(wù)計算領(lǐng)域中是一個熱點研究問題，在歷史QoS數(shù)據(jù)稀疏的情況下，設(shè)計一個滿足用戶個性化需求的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法成為一項挑戰(zhàn)．為解決這一挑戰(zhàn)問題，本文提出一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法SOMQP．首先，基于歷史QoS數(shù)據(jù)，應(yīng)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分別對用戶和服務(wù)進行聚類，得到用戶關(guān)系矩陣和服務(wù)關(guān)系矩陣：進而，綜合考慮用戶信譽和服務(wù)關(guān)聯(lián)性，采用一種新的Top-k選擇機制獲得相似用戶和相似服務(wù)；最后，采用基于用戶的和基于項目的混合策略對缺失QoS值進行預(yù)測．在真實的數(shù)據(jù)集WS-Dream上進行大量實驗，結(jié)果表明，與經(jīng)典的CF算法和K-means算法相比，本文方法較大程度上提高了QoS預(yù)測精度．
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