文献

J-GLOBAL ID：201902231041452068   整理番号：19A0492520

混合モバイルネットワーク環境におけるアンサンブル学習による協調サービス選択【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Service Selection via Ensemble Learning in Mixed Mobile Network Environments

著者 (7件)： Yin Yuyu (School of Computer, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Yin Yuyu (Key Laboratory of Complex Systems Modeling and Simulation of Ministry of Education, Hangzhou 310018, China) ,  Xu Yueshen (School of Software, Xidian University, Xi’an 710126, China) ,  Xu Wenting (School of Computer, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Gao Min (School of Computer, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Yu Lifeng (Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd., Hangzhou 310023, China) ,  Pei Yujie (Fushun Power Supply Branch, State Grid Liaoning Electric Power Supply Co., Ltd., Fushun 113008, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 7  ページ： 358  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルサービス選択は,サービスとモバイルコンピューティングにおける重要ではあるが挑戦的な問題である。サービス品質(QoS)予測は,5Gネットワーク環境におけるサービス選択における重要なステップである。協調フィルタリング(CF)のような従来の方法は,データスパース性を扱うために失敗するような一連の欠陥を被る。モバイルネットワーク環境において,異常なQoSデータは,劣った予測精度をもたらす可能性がある。残念ながら,これらの問題は,特に異なるネットワーク構成,世代,あるいはタイプを持つ混合移動ネットワーク環境において十分な注意を引き付けていない。本論文では,5Gネットワーク環境における欠落QoSを予測するためのアンサンブル学習法を提案した。二つの重要な原理がある。一つは類似の近傍を同定するための新しく提案された類似性計算法である。もう一つは,予備的な近傍集合から偽近傍を発見し,フィルタリングするための拡張アンサンブル学習モデルである。さらに,3つの予測モデル,2つの個々のモデルと1つの組合せモデルも提案した。それらは,ユーザ類似の近傍を利用し,類似の近傍をサービスするために使用される。2つの実世界データセットで行った実験結果は,本手法が優れた予測精度を生成できることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *予測 ,  モバイルコンピューティング ,  ネットワークアーキテクチャ ,  フィルタリング ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  スパース性 ,  協調フィルタリング ,  *ネットワーク環境 ,  サービス品質 ,  モバイルサービス ,  *サービス選択 ,  *アンサンブル学習 ,  *モバイルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モバイルサービス選択 ,  モバイルネットワーク ,  アンサンブル学習 ,  QoS予測 ,  異常なQoS

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

引用文献 (29件)：

• Choi, J.; Cho, H.; Yi, J.H. Personal Information Leaks with Automatic Login in Mobile Social Network Services. Entropy 2015, 17, 3947-3962.
• Zhang, Y.; Ge, L.; Gao, K. EWnFM: An Environment States Oriented Web Service Non-Functional Property Model. Entropy 2015, 17, 509-527.
• Bichier, M.; Lin, K.J. Service-oriented computing. Computer 2005, 3, 99-101.
• Shao, L.; Zhang, J.; Wei, Y. Personalized QoS prediction for web services via collaborative filtering. In Proceedings of the International Conference on Web Services, Salt Lake City, UT, USA, 9-13 July 2007; pp. 439-446.
• Sun, H.; Zheng, Z.; Chen, J.; Lyu, M. Personalized web service recommendation via normal recovery collaborative filtering. IEEE Trans. Serv. Comput. 2013, 6, 573-579.

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル ,  ネットワーク環境 ,  アンサンブル学習 ,  協調 ,  サービス