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上传时间: 2021-03-16
详细说明：摘要—随着基于Internet的服务的广泛应用，服务可靠性在服务计算的研究领域中越来越受到关注。 可靠性预测方法基本上是根据历史记录来计算可靠性的。 但是，在大多数当前的预测方法中，每个用户都应返回一个布尔反馈，该布尔反馈表示他/她对服务可靠性的主观评估。 该二进制反馈不能准确表达用户对可靠性的评估。 即使一些研究人员建议根据相似用户或相似服务的反馈来计算可靠性，但仍不能成功地保证可靠性预测的准确性。 为了解决基于分组（RPMBG）以上，本文提出了一种细粒度可靠性预测方法的问题。 在RPMBG中，反馈分为多个维度，每个用户可以为每个维度选择服务程度，以表示他/她对所消费服务的评估。 的用户对每个维度反馈的量化方法将在信息论就业熵的给予。 同时，利用模糊c均值理论，PCC和Levenshtein距离，描述了一种包括用户分组和服务分组的分组方法。 基于分组，来自相似用户组和相似服务组的过滤反馈将证明，与其他预测方法相比，我们提出的RPMBG显着提高了预测结果的准确性。
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