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由于Web Services数量的快速增加以及用户偏好的不同,在环绕智能环境下自适应地为用户选择合适服务是比较困难的.论文提出一种利用对服务的评价信息来获取用户偏好的学习机制.在此基础上,论文给出了基于信誉度和多属性决策的动态自适应服务选择算法.该算法首先利用学习到的偏好信息来产生当前用户的服务请求偏好位,然后利用加权欧氏距离及信誉度机制来选择最合适的服务推荐给用户.最后通过原型系统测试验证了算法的有效性和可用性.
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小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
Year： 2011
Issue： 8
Volume： 32
Page： 1599-1603
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