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隨著越來越多的用戶與服務(wù)參與到服務(wù)計(jì)算中，服務(wù)推薦變得日益重要，但個(gè)別用戶的虛假評(píng)價(jià)降低了服務(wù)推薦結(jié)果的可信性和有效性。為此，提出一種新的服務(wù)推薦方法，在分析用戶歷史評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上挖掘可疑評(píng)價(jià)，通過用戶可信度的計(jì)算將惡意用戶篩除。基于相似度計(jì)算可得到剩余各可信用戶的相鄰用戶集合，并最終結(jié)合用戶偏好確定候選服務(wù)進(jìn)行綜合評(píng)分以完成有效推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在剔除惡意用戶的情況下，該方法推薦的服務(wù)更為真實(shí)可靠，可有效提高推薦質(zhì)量。
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