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J-GLOBAL ID：201902238279552129   整理番号：19A2492078

iot環境におけるユーザフィードバックに基づく動的サービス選択【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Service Selection based on User Feedback in the IoT Environment

著者 (3件)： Quan Huilan (Department of Computer Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Takahashi Ryuichi (Department of Computer and Information Sciences, Ibaraki University, Ibaraki, Japan) ,  Yoshiaki Fukazawa (Department of Computer Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CITS  ページ： 1-5  発行年： 2019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： IoT技術の拡大により,世界中に配備されたデバイスの数とサービスの数が急速に増加している。サービス選択は,各ユーザに対する機能的および非機能的特性を満たすサービスを選択するプロセスである。IoT環境の特徴のいくつかは,このプロセスをより複雑にする。例えば,ユーザの移動性は常に接続サービス収集を変える。環境の動的性質はQoS(サービス品質)の変化をもたらすので,将来のユーザのニーズを満足するサービスを判断することは,以前のQoS静的値に基づいて困難である。さらに,IoTサービスはそのデバイスに依存し,CPU処理電力と電池容量の影響を受ける。したがって,長期的で安定なサービスはユーザに提供できない。上記の問題を解決するために,著者らはサービスの品質を考慮することができて,リアルタイムでサービスコンテキストを反映することができるサービス選択方法を必要とした。本論文では,最新のユーザフィードバックとサービスの客観的評価からすべての主観的評価を学習するために,線形報酬行動(LRI)アルゴリズムを用いることにより,新しいIoTサービス選択アプローチを提案した。さらに,異なるコンテキストにおけるユーザからの非合理的フィードバックの効果を低減するために,ユーザ間の類似性をLRIアルゴリズムにおいて考察した。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： 電力 ,  類似性 ,  品質 ,  高速度 ,  *フィードバック ,  線形性 ,  アルゴリズム ,  電池容量 ,  主観評価
準シソーラス用語： 実時間 ,  サービス品質 ,  移動性 ,  モノのインターネット ,  *サービス選択 ,  *ユーザフィードバック , 【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)： IoT ,  環境 ,  ユーザフィードバック ,  サービス