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基于半监督学习的在线服务信誉度量

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针对现有信誉度量模型存在的粒度过粗、维度考虑不全的问题,本文提出一种基于半监督学习的在线服务信誉度量方法.首先将在线服务信誉度量建模成对服务的分类问题,通过人工标注服务训练集并训练对服务的决策树分类器.然后基于Tri-training算法利用所得到的分类器对未标注服务集中的服务进行分类,并将分类后的服务和标签一起加入到训练集,重新训练分类器模型并用所训练分类器对服务进行分类.同时,为对抗模型过拟合提升模型的泛化能力,对模型进行改进,提出剪枝处理和增加分类器个数并抽样决策属性构造半监督随机森林两种方法,并用所得分类器对服务进行分类实现信誉度量.通过实验验证了本文所提出方法的有效性与高效性.

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来源
《第九届中国计算机学会服务计算学术会议（NCSC2018）》||1-8|共8页
会议地点
作者
Zhang Ye; 张烨; Fu Xiao-dong; 付晓东; Liu Li; 刘骊; Liu Li-jun; 刘利军; Feng Yong; 冯勇;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
在线服务; 用户评分; 信誉度量; 分类器; 半监督学习;

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