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服務質量預測在服務計算領域中是一個熱點研究問題，在歷史QoS數據稀疏的情況下，設計一個滿足用戶個性化需求的服務質量預測方法成為一項挑戰．為解決這一挑戰問題，本文提出一種基于SOM神經網絡的服務質量預測方法SOMQP．首先，基于歷史QoS數據，應用SOM神經網絡算法分別對用戶和服務進行聚類，得到用戶關系矩陣和服務關系矩陣：進而，綜合考慮用戶信譽和服務關聯性，采用一種新的Top-k選擇機制獲得相似用戶和相似服務；最后，采用基于用戶的和基于項目的混合策略對缺失QoS值進行預測．在真實的數據集WS-Dream上進行大量實驗，結果表明，與經典的CF算法和K-means算法相比，本文方法較大程度上提高了QoS預測精度．
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