資料介紹
隨著越來越多的用戶與服務(wù)參與到服務(wù)計(jì)算中,服務(wù)推薦變得日益重要,但個別用戶的虛假評價降低了服務(wù)推薦結(jié)果的可信性和有效性。為此,提出一種新的服務(wù)推薦方法,在分析用戶歷史評價的基礎(chǔ)上挖掘可疑評價,通過用戶可信度的計(jì)算將惡意用戶篩除?;谙嗨贫扔?jì)算可得到剩余各可信用戶的相鄰用戶集合,并最終結(jié)合用戶偏好確定候選服務(wù)進(jìn)行綜合評分以完成有效推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在剔除惡意用戶的情況下,該方法推薦的服務(wù)更為真實(shí)可靠,可有效提高推薦質(zhì)量。
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