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J-GLOBAL ID：202202262663937088   整理番号：22A0777885

文脈を意識した因数分解マシンによる協調的QoS予測【JST・京大機械翻訳】

Collaborative QoS Prediction via Context-Aware Factorization Machine

著者 (4件)： Tang Wenyu (School of Information Science and Technology, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Tang Mingdong (School of Information Science and Technology, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Tang Mingdong (Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing, Guangzhou, China) ,  Liang Wei (School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13157  ページ： 182-195  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット上のWeb/Cloud/IoTサービスの普及により,高品質なサービスの選択は,信頼できる分散アプリケーションの構築にとって極めて重要である。しかし,サービス品質の正確な値(QoS)は,通常個人化され,位置,帯域幅,その他のネットワーク条件のようなユーザとサービスの文脈に大きく依存している。したがって,個人化および文脈意識QoS予測法が望ましい。サービス集合上のユーザ集合によって生成されたQoS記録を利用して,本論文は,CAFMと呼ばれるコンテキスト-アウェア因子分解マシンに基づく協調QoS予測法を提案し,それは,サービスのコンテキスト情報と古典的因数分解マシンとのユーザを統合した。実世界データセット上で行った包括的な実験は,提案方法が予測精度において既存の方法より著しく優れていることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  ネットワーク ,  精度 ,  *因数分解 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  *文脈 ,  Web【情報システム】 ,  インターネット
準シソーラス用語： 因子分解 ,  予測精度 ,  サービス品質 ,  モノのインターネット ,  コンテキスト情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 協調フィルタリング ,  QoS予測 ,  コンテキストアウェアネス ,  因数分解機械 ,  サービス選択

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 文脈 ,  意識 ,  因数分解 ,  マシン ,  協調 ,  QOS ,  予測