ABSTRACT På grund av den ständigt växande populariteten för mobila datorer har ett stort antal tjänster utvecklats för en mängd olika användare. Mot bakgrund av detta är det ett brådskande problem att rekommendera användbara tjänster till användarna som måste åtgärdas. Metoder för samverkansfiltrering (CF) har med framgång antagits för rekommendationer om tjänster. Förutsägbarheten hos de befintliga CF-metoderna kommer dock sannolikt att minska på grund av många orsaker, såsom oförmåga att använda sidoinformation och hög databrist, vilket ytterligare leder till låg kvalitet på rekommendationen om tjänster. För att lösa dessa problem har vissa modellbaserade CF-strategier föreslagits. I detta dokument föreslår vi en ny kvalitetsprognos baserad på probabilistisk matris factorization (PMF), som har förmågan att integrera nätverkslokalisering (en viktig faktor i mobil databehandling) och implicita associationer bland användare och tjänster. För det första föreslår vi en ny klustermetod som kan använda nätverkslokalisering för att samla användare. Baserat på klusterresultaten föreslår vi ytterligare en förbättrad PMF-modell. I den föreslagna modellen ingår också de implicita sammanslutningarna mellan användare och tjänster. Dessutom innehåller vår modell de implicita relationerna mellan användarna och tjänsterna. Vi utförde experiment på en verklig datauppsättning, och de experimentella resultaten visar att vår modell överträffar de jämförda metoderna.
En ny kvalitet på tjänsten förutsägelse metod baserad på probabilistic matris factorization (PMF) föreslås, som har förmågan att införliva nätverkslokalisering (en viktig faktor i mobil databehandling) och implicita föreningar bland användare och tjänster REF.
Location-Aware Service Recommendation With Enhanced Probabilistic Matrix Factorization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}