一种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS预测模型

发布时间：2017-08-30 22:40

  本文关键词：一种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS预测模型

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【摘要】：提出1种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS(quality-of-service)预测模型。使用单一隐特征向量对待解隐特征进行建模,从而得到完全的Hessian矩阵;使用Hessian矩阵的Gauss-Newton逼近代入优化过程,以避免负曲面问题;使用共轭梯度下降方法对目标函数进行迭代求解,避免对Gauss-Newton逼近矩阵求逆;根据免Hessian优化方法的原则,在共轭梯度下降迭代过程中使用高效方法计算Gauss-Newton逼近矩阵和随机向量的乘积。在2个大规模Web服务用户端QoS数据集上的实验结果表明,该二阶预测模型具备很高的预测准确度和良好的执行效率。
【作者单位】： 重庆大学计算机学院;
【关键词】： 服务计算 服务质量 隐特征 协同过滤 二阶优化
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120191120030) 国家自然科学基金资助项目(61202347) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(106112015CDJXY180005) 重庆市新产品创新青年科技人才培养计划项目(cstc2014kjrc-qnrc40005)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： Web服务是基于服务架构(service oriented ar-chitecture,SOA)的工业应用的基本组成部分。现有服务架构有利于实现高效率的服务发现。如何在备选服务集合中选择合适的服务,仍然是服务计算领域中1个棘手的热点研究问题[1-3]。该问题可以通过进行基于服务性能的测试解决。但是,

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1 蒋先刚;熊娟;丘峗立;范德营;;基于Hessian特征的视网膜血管图像的增强滤波算法[J];华东交通大学学报;2013年03期

2 曹容菲;王醒策;武仲科;周明全;田l，

本文编号：761910