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J-GLOBAL ID：201902226353520187   整理番号：19A0526441

コンテキストに基づくデータサプライチェーンのためのQoS予測法【JST・京大機械翻訳】

QoS prediction method for data supply chain based on context

著者 (4件)： Li Peng (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Luo Hong (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Wu Tin-Yu (Department of Computer Science and Information Engineering, National Ilan University, Yilan, Taiwan, ROC) ,  Obaidat Mohammad S. (Computer & Information Science Dept., Fordham University, Bronx, NY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実行パラダイムにより,異なる侵入時間で異なる可能性があるので,同じデータ供給チェーン(DSC)と相互作用するとき,ユーザは異なるQoSを得る。しかし,既存のQoS予測法はこの観測をほとんど考慮せず,予測精度を低下させる。本論文では,データサプライチェーンのためのコンテキストベースQoS予測法を提案した。最初に,基本的なサブチェーンを横切る質量データ伝送を考慮するために,QoS数学モデルを開発した。次に,データサプライチェーンの2つの実行パラダイムを検討した。また,QoSに影響を与えるデータサプライチェーン(投資時間,データソース更新期間,実行パラダイムなど)のいくつかの特別なコンテキスト因子を調査した。このようなコンテキスト情報を処理することにより,ユーザ質問が発生し,QoSを予測するために利用するときに実行する必要があるデータサプライチェーンの一部を得ることができる。実験結果は,著者らのアプローチが以前の方法と比較して,QoSの予測精度と効率を改善することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 投資 ,  *予測技法 ,  数学モデル ,  *チェーン ,  相互作用
準シソーラス用語： データ伝送 ,  予測精度 ,  侵入 ,  *サプライチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテキスト ,  サプライチェーン ,  QOS ,  予測法