2016年中国进口汽车市场展望与运作策略

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1、基于用户社区的云服务个性化推荐//.paper.edu.cn-1-中国科技论文在线基于用户社区的云服务个性化推荐李凌飞1，张成文2**作者简介：李凌飞男硕士研究生，主要研究方向：云计算和服务推荐通信联系人：张成文，男，副教授，云计算和个性化推荐（1.北京邮电大学计算机学院；2.北京邮电大学计算机学院，北京市智能通信软件与多媒体重点实验室。）5摘要：传统的个性化推荐系统经过了多年的研究发展，在电子商务和web服务领域已成熟应用。近几年随着云计算的迅猛发展，云服务数量快速增长，对于云服务的个性化推荐有了新的需求，由于云服务的

2、多层次和不同的付费模式，云服务对于功能和非功能性的需求有着不同的要求。传统静态商品的推荐方法无法应用于云服务推荐。考虑到云服务环境中10还有着海量的服务和用户，本文提出了一种利用社区发现进行用户社区划分并根据目标用户所在的社区进行推荐的算法，以缩小对目标用户推荐的服务的范围，提高推荐精度和速度，然后通过服务关系来确定用户的功能需求，进行推荐。实验表明，本文提出的方法有效提高了推荐的精度。关键词：云服务；个性化推荐；社区发现；服务关系。15中图分类号：请查阅《中国图书馆分类法》APersonalizedCloudServi

3、cesRecommendationBasedonUserCommunityLILingfei1,ZHANGChengwen220(1.DepartmentofComputer,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications;2.BeijingKeyLaboraryofIntelligentTelecommunicationsSoftwareandMultimedia,DepartmentofComputer,BeijingUniversityofPostsandTelecomm

4、unications.)Abstract:Afteryearsofresearchanddevelopment,traditionalpersonalizedrecommendationsystemhasbeenwidelyusedinthefieldofe-commerceandwebservices.Inrecentyears,with25therapiddevelopmentofcloudcomputingandrapidgrowthinthenumberofservices,personalizedrecomme

5、ndationforcloudserviceshaveanewdemandduetomultiplelevelsanddifferentpaymentmodescloudservices.Traditionalpersonalizedrecommendationine-commercefieldisnotsuitableforcloudserviceverywell.Paperproposesapersonalizedrecommendationforcloudservices,whichisbasedonusercom

6、munityandtherelationshipofservicesthatareselected30byusersinonecommunity.anetworksofusersisbuilt,thenanalgorithmisproposedforfindingoverlappingcommunitystructureinlargenetworks.Thisalgorithmisbasedonlabelpropagationtechnique,butisabletodetectcommunitiesinweighted

7、networks.Detectingcommunitiesreducesthescopeofrecommendationforthetargetuser.Then,wemakearecommendationbyrelationshipbetweenservices.Theresultshowsthatthealgorithmismoreeffective.35Keywords:Cloudservices;personalizedrecommendation;communitydiscovery;servicerelati

8、onship0引言推荐系统是为解决Internet上的信息过载问题而提出的一种智能代理系统，能从Internet40的大量信息中向用户自动推荐出符合其兴趣偏好或需求的资源。个性化推荐系统大概于20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来的，个性化推荐的研究得到了迅速的发展。云服务环境中存在着大量的服务个体以及用户个体