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摘要
随着面向服务系统的广泛应用，服务质量(QualityofService,QoS)预测受到广泛研究
与众多关注。由于不同的服务提供商可能提供大量功能相似但性能不同的服务，如何从
众多相似候选服务中选择最适合的服务成为一个关键问题。然而，用户仅调用有限数量
的服务，导致QoS数据的缺失。因此，准确预测缺失的服务QoS值是实现有效服务推
荐的重要先决条件。尽管协同过滤等方法在静态环境下对于服务QoS预测表现出一定的
实用性，但在面对具有时间动态性的复杂环境时，QoS值随着时间的不断变化导致传统
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