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J-GLOBAL ID：202002222385984378   整理番号：20A1201729

広域アウェアネスを持つ正確で効率的なWebサービスQoS予測モデル【JST・京大機械翻訳】

An accurate and efficient web service QoS prediction model with wide-range awareness

著者 (5件)： Chen Zhen (Colleague of Information Science and Engineering, Yanshan University, China) ,  Sun Yuanhao (Colleague of Information Science and Engineering, Yanshan University, China) ,  You Dianlong (Colleague of Information Science and Engineering, Yanshan University, China) ,  Li Feng (College of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, China) ,  Shen Limin (Colleague of Information Science and Engineering, Yanshan University, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 109  ページ： 275-292  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サービス指向コンピューティングの広い普及と深化によって,ますます多くの企業と組織は,今日,クラウドにおける第三者Webサービスを統合することによって,それらの応用を構築している。建築高品質応用は,長い間,重要な研究課題であった。サービス品質(QoS)予測は,機能的に等価な候補サービスの集合から最適Webサービス選択を行うための価値ある情報を提供する。一般的に,行列因数分解(MF)のような協調フィルタリング技術を未知のQoS値を予測するために実装し,それらのほとんどをQoSデータに基づくユーザ-サービス相互作用のモデリングにより構築し,地理的位置,ネットワーク自律領域などの側面情報を考慮した。QoSデータの潜在的ではあるが重要な広い範囲特性の見過ごにより,既存のMF法は,高いユーザとサービスのバイアスを招く可能性があり,それらの予測精度は,そのような広い範囲のQoSデータに直面するなら,十分ではない。本研究では,まず,実世界のWebサービスQoSデータセットを介してユーザとサービスの間の広い範囲の特性を調査し,そのような観察された発見が正確なQoS予測のための不可欠な因子であることを議論する。次に,バイアス情報結合とアクティブ関数マッピングを介して広い範囲の影響を扱うWide-Range Aware Matrix Factorization(WRAMF)と名付けた新しい予測モデルを提案した。提案したWRAMFモデルは既存のMFベースのモデルに有利であり,WRAMFが最適解に正確に接近するように導く適応学習速度戦略によりモデルを最適化し,よく設計された並列確率勾配降下アルゴリズムによりモデルを効率的に訓練する。実世界のQoSデータセットを採用することにより包括的な実験を行い,実験結果は,WRAMFが精度と効率に関して最先端の方法よりも著しく優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  相互作用 ,  ネットワーク ,  地理学 ,  バイアス ,  *Webサービス ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 適応学習 ,  最適解 ,  協調フィルタリング ,  予測精度 ,  高品質 ,  サービス指向アーキテクチャ ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サービス指向コンピューティング ,  行列因子分解 ,  サービス品質予測 ,  広範囲

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広域 ,  アウェアネス ,  Webサービス ,  QOS ,  予測モデル