文献

J-GLOBAL ID：201702265853610827   整理番号：17A0402480

協調的QoS予測のためのWebサービス地理的近傍の活用【Powered by NICT】

Exploiting Web service geographical neighborhood for collaborative QoS prediction

著者 (3件)： Chen Zhen (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, China) ,  Shen Limin (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, China) ,  Li Feng (College of Computer and Communication Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 68  ページ： 248-259  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット上での利用が増加している等価官能基が異なる品質を用いたWebサービスから,アクセスないアクティブユーザにWebサービスの未知のQoS値を予測するサービスは,以前にWebサービスレコメンデーションと構築する上で必要となることが多い。既存の協調フィルタリング法は避けられないスパース性およびコールドスタート問題を抱えているとユーザサービス評価指向モデルに存在する本質的に地理的情報の役割を過小評価する。WebサービスQoS予測茎における地理情報を用いた評価Webサービスを行うという観察からの主要な動機は,それらの地理的近傍,実世界QoSデータセットWSDreamに関する著者らの経験的データ解析により検証したという事実によって大きく影響される。,QoS予測における情報のこの陰的源を組み込むために興味がある。本論文では,ボトムアップ階層的近傍クラスタリング法を用いてクラスター化,注意深く選択された地理的に隣には円滑に行列因数分解モデルに統合することで,より正確な予測モデルを構築している。さらにユーザとWebサービスのバイアスを考慮して達成した精度改善。WSDream QoSデータセットを用いた実験で,提案した方法は精度に関して他の競合法よりも優れており,スパース性およびコールドスタート問題を緩和する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  インターネット ,  クラスタ化 ,  *Webサービス ,  予測モデル ,  *地理学
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  クラスタリング法 ,  ボトムアップ ,  地理情報 ,  過小評価 ,  低温始動 ,  スパース性 ,  協調フィルタリング ,  官能基 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Webサービス ,  QoS予測 ,  マトリックス因数分解 ,  地理的近傍

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 協調 ,  QOS ,  予測 ,  Webサービス ,  地理 ,  近傍 ,  活用