面向Web服务质量预测的高可用矩阵还原模型

发布时间：2018-07-15 11:40

【摘要】：鉴于基于协同过滤的Web服务质量(QoS)预测存在无法应对User-Service评价矩阵过稀疏的问题,提出一种基于矩阵还原理论的QoS预测模型(HMR-QoS).首先,在现有矩阵还原模型的基础上增加了运用小幅噪声对用户评价的主观不确定性以及观测误差的建模;其次,提出利用用户及服务的上下文将原始评价矩阵切分为多个子评价矩阵,以在不显著影响评价矩阵秩分布的前提下实现并行计算;最后,界定了该机制的适定条件,并提出采用基于用户相似度的协同过滤方法补全过稀疏的子评价矩阵.仿真结果表明,相比协同过滤方法,HMR-QoS对评价矩阵的预测准确度提高了10%以上,且能有效识别出恶意评价.
[Abstract]:In view of the problem that the quality of service (QoS) prediction based on collaborative filtering cannot cope with the problem that the User-Service evaluation matrix is too sparse, a QoS prediction model (HMR-QoS) based on matrix restoration theory is proposed. Firstly, the subjective uncertainty of user evaluation and the modeling of observation error are added to the existing matrix reduction model. It is proposed that the original evaluation matrix can be segmented into multiple sub-evaluation matrices by using the context of users and services to realize parallel computing without significantly affecting the rank distribution of evaluation matrices. Finally, the suitable conditions of the mechanism are defined. A collaborative filtering method based on user similarity is proposed to complement the sparse sub-evaluation matrix. The simulation results show that the prediction accuracy of the evaluation matrix is improved by more than 10% compared with the collaborative filtering method (HMR-QoS), and the malicious evaluation can be effectively identified.
【作者单位】： 解放军信息工程大学;数学工程与先进计算国家重点实验室;
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2015AA016006)资助 信息保障技术重点实验室开放基金课题项目(KJ-13-110)资助
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2123940