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如何使用相似度计算实现可信相似用户的服务推荐
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2020-10-12
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随着越来越多的用户与服务参与到服务计算中，服务推荐变得日益重要，但个别用户的虚假评价降低了服务推荐结果的可信性和有效性。为此，提出一种新的服务推荐方法，在分析用户历史评价的基础上挖掘可疑评价，通过用户可信度的计算将恶意用户筛除。基于相似度计算可得到剩余各可信用户的相邻用户集合，并最终结合用户偏好确定候选服务进行综合评分以完成有效推荐。实验结果表明，在剔除恶意用户的情况下，该方法推荐的服务更为真实可靠，可有效提高推荐质量。
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