面向用户均衡需求的Web服务资源智能推荐方法

研究了满足用户在服务功能、服务属性和服务质量上的多层次均衡需求的Web服务资源智能推荐方法,解决了服务信息过载问题。现有服务推荐技术存在未考虑用户对服务多层次均衡需求的不足,结合Web服务资源的特点,综合考虑用户服务需求与候选服务群之间的多层次相似度,设计了综合Web服务资源的功能、属性和质量三个层次的适合度匹配算法,以及用户主观兴趣度匹配算法。通过这两个算法建立了面向用户均衡需求的个性化Web服务资源智能推荐方法,能将最大匹配度的Web服务资源推荐给目标用户。

协同过滤推荐系统中聚类搜索方法研究

最近邻计算是协同过滤方法中直接影响到推荐系统的运行效率和推荐准确率的重要一环。当用户和项目数目达到一定规模的时候,推荐系统的可扩展性明显降低。聚类的方法能在一定程度上弥补这个缺陷,但同时又会带来推荐准确性的下降。提出了一种与信息检索领域中的倒排索引相结合并采用"成员策略"的用户聚类搜索算法,缩短了最近邻计算的时间,实验的结果证明,该方法能在保证推荐正确性的前提下有效改善协同过滤推荐系统的可扩展性。

情境感知推荐中的上下文宽松匹配方法研究

情境感知推荐是一种有效的推荐方法,但存在难以确定有效上下文变量的问题,使用过多的上下文变量会导致数据维度的上升及推荐准确性的下降。提出一种将推荐算法分解,以各分解部分为上下文匹配主体,且采取宽松匹配的上下文信息匹配策略。形成了一种融合上下文预过滤和上下文建模的混合推荐算法。通过同其他类型算法的性能对比实验证明了该方法在确定有效上下文变量及提高推荐算法准确性上的有效性。

考虑云安全风险的个人云存储服务最优定价策略

针对现有个人云存储服务纷纷关闭的现象,如何根据不同市场时期和云用户特征,制定合理的定价策略已成为个人云存储服务商面临的挑战性问题。本文在考虑云安全风险,云用户感知价值及弹性成本对个人云存储服务定价的影响,建立了基于云安全风险的两阶段定价模型,给出了免费试用时长确定下的最优决策及免费试用时长不确定下的最优免费试用时长及最优价格。借助数值分析,进一步研究了云安全风险系数,云用户感知价值,云安全运营成本系数对最优免费时长,最优利润的影响,结果表明,当云安全风险系数适中时,个人云存储供应商(PCSP)采取两阶段定价策略。另外,最优利润随着云安全风险系数,免费试用时长,单位安全运营成本的增加先增加后减少。