摘要：针对Web服务的可靠性预测已成为服务计算领域的研究热点。为提高已有的针对Web服务可靠性预测方法的性能,提出两种方法。首先,针对基于协同过滤的Web服务可靠性预测方法,对用户的相似性、服务相似性以及预测值的计算方法都进行了适当的改进;其次,将k-means聚类算法与Slope One算法进行集成,进而用于开展Web服务可靠性预测。实验结果表明,相较已有方法,本文所提出的方法具有更高的预测精度。

关键词：协同过滤 slope one算法 web服务 可靠性预测 

单位：南京林业大学经济管理学院; 江苏南京210037