面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型

发布时间：2017-10-26 16:25

  本文关键词：面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型

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【摘要】：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.
【作者单位】： 海军工程大学装备经济管理系;海军工程大学计算机工程系;
【关键词】： 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
【基金】：总装预研基金资助项目(9140A27040413JB11407) 国家自然科学基金资助项目(61170217)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 随着Web服务技术的发展,网络上出现大量满足相同功能、但服务质量(quality of service,QoS)不同的候选服务,QoS逐渐成为用户评价Web服务,进而选择服务的重要依据[1-3].在实际应用中,由于不同用户在调用服务时,网络环境、地理位置和服务运行环境等存在差异,导致他们体验到的服

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本文编号：1099495