[发明专利]基于学习的受约束服务聚合排名预测方法及装置在审
| 申请号： | 201610841084.0 | 申请日： | 2016-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN106407403A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 熊伟;吴钊;谷琼;杭波 | 申请（专利权）人： | 湖北文理学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 唐维虎 |
| 地址： | 441000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于学习的受约束服务聚合排名预测方法及装置，包括运用协同过滤算法填充用户‑服务间QoS矩阵；从多个排名集合中抽取具有单峰偏好特征的个体排名集合；将所述个体排名集合作为约束加到一个类SVM的基于学习的聚合排名预测方法中，得到受约束服务聚合排名预测结果。运用该方法，根据表决论利用中位项定理抽取完备且传递的群体偏好关系子集来约束该优化问题，提高了算法的合理性，可最大程度减少Condorcet悖论现象，提高服务聚合排名的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 约束 服务 聚合 排名 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于学习的受约束服务聚合排名预测方法，其特征在于，包括：运用协同过滤算法填充用户‑服务间QoS矩阵，所述用户‑服务间QoS矩阵中的元素表示被用户观察到的服务的QoS属性；从多个排名集合中抽取具有单峰偏好特征的个体排名集合，所述具有单峰偏好特征的个体排名集合是指在所述个体排名集合中，某个个体的排名高于该个体的左右邻居的排名；将所述具有单峰偏好特征的个体排名集合作为约束加到一个类SVM的基于学习的聚合排名预测方法中，得到受约束服务聚合排名预测结果。
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