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J-GLOBAL ID：201702257185963426   整理番号：17A0167779

テンソル分解に基づく動的WEBサービス推薦【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Web service recommendation based on tensor factorization

著者 (3件)： Zhang Wancai (School of Computer Science and Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Liu Xudong (School of Computer Science and Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Guo Xiaohui (School of Computer Science and Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 9  ページ： 1892-1902  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2402A  ISSN： 1001-5965  CODEN： BHHDE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サービス計算の分野では,同じ機能を持つWEBサービスやAPIなどのデータリソースの中でユーザに適したサービスやインタフェースを選択するために,サービス推薦システムが提案されている.現在,サービス品質(QOS)に基づくサービス推薦システムで採用されているモデルは,サービスのQOS値が一定ではなく,サービスとユーザの二元関係から構成される二次元静的モデルである.実際の応用において,QOSは多くの因子によって影響される変数であるという問題を解決するために,本論文は,QOSに影響を及ぼすいくつかのテンソルモデルを提案して,テンソル分解アルゴリズムを用いてサービス推薦アルゴリズムを改良した。実験結果は以下を示す。提案したテンソル分解に基づくサービス推薦アルゴリズムは,6つの既存のアルゴリズムと比較して,サービスのQOS値の絶対平均誤差(MAE)が20%~50%低下し,また,モデルがより多くの影響因子を記述することができ,サービスを動的に推薦することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次元 ,  インタフェイス ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 影響因子 ,  推薦アルゴリズム ,  サービス品質 ,  推奨システム ,  *テンソル分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： service computing ,  quality of service ,  recommendation systems ,  collaborative filtering ,  tensor factorization

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： テンソル分解 ,  Webサービス ,  推薦