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J-GLOBAL ID：201902256237464506   整理番号：19A0635729

行列因子分解に基づくクラウドサービス推薦のための時間意識QoS予測【JST・京大機械翻訳】

Time-Aware QoS Prediction for Cloud Service Recommendation Based on Matrix Factorization

著者 (4件)： Li Shun (School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Wen Junhao (School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Luo Fengji (School of Civil Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Ranzi Gianluca (School of Civil Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 77716-77724  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： サービス品質(QoS)の予測は,クラウドサービス推薦のための研究の重要な領域である。QoS値の欠点は,それらがサービス状態とネットワーク状態の時系列に直接関連し,従って時間とともに瞬時に変化するということである。本論文の主な貢献は,協調フィルタリングモデルにおける動的因子としてのサービス投資時間を考慮し,ターゲットユーザに対する高品質サービスを推奨することである。特に,本論文では,クラウドサービス推薦のための2相QoS予測を提供するために,QoS時系列を統合する時間認識行列因数分解(TMF)モデルを提案した。TMFモデルは,欠落したQoS値を予測するために,スパースQoSデータセット上で適応行列因数分解モデルを用いた。次に,時間的平滑化法を開発し,異なる時間間隔におけるQoS値の依存性を説明する時変QoS予測を実行するために,予測結果に適用した。提示した数値実験を行い,公開QoSデータセット上で提案した方法の精度を検証した。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： モデル ,  投資 ,  平滑化 ,  *予測 ,  フィルタリング ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 数値実験 ,  時間間隔 ,  スパース ,  行列因数分解 ,  高品質 ,  協調フィルタリング ,  サービス品質 ,  *クラウドサービス ,  *因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： マーケティング  (KA06020W) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 行列 ,  因子分解 ,  クラウドサービス ,  推薦 ,  意識 ,  QOS ,  予測