La computación en la nube es ahora un tipo fundamental de computación debido a la innovación tecnológica y se cree que es un beneficio para las empresas de mediana escala. El uso de la computación en la nube está aumentando diariamente, lo que mejora la calidad del servicio pero también da lugar a preocupaciones de seguridad. Encontrar un servicio confiable puede ser muy desafiante, llevar mucho tiempo o producir servicios de calidad inferior. Debido a estas dificultades, el cliente necesita un servicio que sea confiable, adecuado, que ahorre tiempo y sea confiable. Como resultado, desde la perspectiva del usuario final, adoptar la confiabilidad de un servicio en la nube se vuelve crucial. La confianza es una medida de qué tan bien se realizan las expectativas de los usuarios sobre las capacidades de un servicio. En esta investigación, se propone un sistema de recomendación para clientes de servicios en la nube basado en la computación difusa iterativa aleatoria (RIFTC). RIFTC se centra en la evaluación de la confianza utilizando características de Calidad de Servicio (QoS). RIFTC calcula la confianza utilizando el enfoque de aprendizaje automático Regresión de Vectores de Soporte (SVR). RIFTC puede recomendar útilmente un servicio en la nube al usuario final y anticipar los valores de confianza de los servicios en la nube. Las tasas de precisión (97%), latencia (51%), throughput (25.99 mbps), error absoluto medio (54%) y de recuperación (97%) se utilizan para evaluar qué tan bien funciona este sistema de recomendación. La tasa de medida F promedio de RIFTC se calcula ajustando el número de usuarios de 200 a 300, y es un 93.46% más preciso en promedio con menos tiempo invertido que las metodologías actuales.