Resumen

Con el rápido desarrollo y la extensa aplicación de los servicios web, se han propuesto varios enfoques para la recomendación de servicios web en el pasado. Sin embargo, los métodos tradicionales solo utilizan la información de la matriz de calificaciones de usuario-servicio pero ignoran las relaciones de confianza entre usuarios, por lo que su precisión de recomendación a menudo es insatisfactoria y, además, la mayoría de estos métodos carecen de la capacidad para distinguir la credibilidad de la recomendación. Para abordar los problemas, propusimos una recomendación de servicio personalizada basada en la relación de confianza. En particular, nuestro enfoque tiene en cuenta la experiencia del usuario, el historial de intereses, el efecto de la recomendación y la tendencia de evaluación en la formalización de la relación de confianza, y además puede filtrar los servicios inútiles o sospechosos mediante la explotación de las relaciones de confianza entre usuarios. Para verificar el enfoque propuesto, realizamos experimentos utilizando un conjunto de servicios web del mundo real. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque propuesto con

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Servicios web; Recomendación; Relación de confianza; Experiencia del usuario; Tendencia de evaluación; Credibilidad
• Keywords:Web services; Recommendation; Trust relationship; User experience; Evaluation tendency; Credibility