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服务质量预测在服务计算领域中是一个热点研究问题，在历史QoS数据稀疏的情况下，设计一个满足用户个性化需求的服务质量预测方法成为一项挑战．为解决这一挑战问题，本文提出一种基于SOM神经网络的服务质量预测方法SOMQP．首先，基于历史QoS数据，应用SOM神经网络算法分别对用户和服务进行聚类，得到用户关系矩阵和服务关系矩阵：进而，综合考虑用户信誉和服务关联性，采用一种新的Top-k选择机制获得相似用户和相似服务；最后，采用基于用户的和基于项目的混合策略对缺失QoS值进行预测．在真实的数据集WS-Dream上进行大量实验，结果表明，与经典的CF算法和K-means算法相比，本文方法较大程度上提高了QoS预测精度．
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