浙江大学学报(工学版)
浙江大學學報(工學版)
절강대학학보(공학판)
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2015年
7期
1358-1366
,共9页
苏凯%马良荔%孙煜飞%郭晓明
囌凱%馬良荔%孫煜飛%郭曉明
소개%마량려%손욱비%곽효명
Web服务%服务选择%QoS预测%矩阵因子模型%非负矩阵分解%期望最大化估计
Web服務%服務選擇%QoS預測%矩陣因子模型%非負矩陣分解%期望最大化估計
Web복무%복무선택%QoS예측%구진인자모형%비부구진분해%기망최대화고계
Web service%service selection%QoS prediction%matrix factor model%non-negative matrix factorization%expectation-maximization estimation
针对目前QoS预测算法准确度不高的问题,提出通过挖掘已有QoS观测数据中的近邻信息和隐含特征信息而实现服务QoS预测的方法.建立QoS预测的矩阵分解因子模型,将QoS预测问题转化为稀疏QoS矩阵下的模型参数期望最大化(EM)估计问题,提出结合近邻信息的非负矩阵分解算法NCNMF+ EM对该问题进行求解.算法综合利用了QoS矩阵中的近邻信息和隐含特征信息,可以实现对不同类型QoS属性值的准确预测.实验结果表明,采用该方法可以显著地提高服务QoS的预测准确度,且算法的运行时间随着矩阵规模的增大呈线性增长,可以应用于大规模的QoS预测问题中.
針對目前QoS預測算法準確度不高的問題,提齣通過挖掘已有QoS觀測數據中的近鄰信息和隱含特徵信息而實現服務QoS預測的方法.建立QoS預測的矩陣分解因子模型,將QoS預測問題轉化為稀疏QoS矩陣下的模型參數期望最大化(EM)估計問題,提齣結閤近鄰信息的非負矩陣分解算法NCNMF+ EM對該問題進行求解.算法綜閤利用瞭QoS矩陣中的近鄰信息和隱含特徵信息,可以實現對不同類型QoS屬性值的準確預測.實驗結果錶明,採用該方法可以顯著地提高服務QoS的預測準確度,且算法的運行時間隨著矩陣規模的增大呈線性增長,可以應用于大規模的QoS預測問題中.
침대목전QoS예측산법준학도불고적문제,제출통과알굴이유QoS관측수거중적근린신식화은함특정신식이실현복무QoS예측적방법.건립QoS예측적구진분해인자모형,장QoS예측문제전화위희소QoS구진하적모형삼수기망최대화(EM)고계문제,제출결합근린신식적비부구진분해산법NCNMF+ EM대해문제진행구해.산법종합이용료QoS구진중적근린신식화은함특정신식,가이실현대불동류형QoS속성치적준학예측.실험결과표명,채용해방법가이현저지제고복무QoS적예측준학도,차산법적운행시간수착구진규모적증대정선성증장,가이응용우대규모적QoS예측문제중.