本文關(guān)鍵詞：面向Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)的非負(fù)矩陣分解模型

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【摘要】：針對(duì)目前QoS預(yù)測(cè)算法準(zhǔn)確度不高的問題,提出通過挖掘已有QoS觀測(cè)數(shù)據(jù)中的近鄰信息和隱含特征信息而實(shí)現(xiàn)服務(wù)QoS預(yù)測(cè)的方法.建立QoS預(yù)測(cè)的矩陣分解因子模型,將QoS預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為稀疏QoS矩陣下的模型參數(shù)期望最大化(EM)估計(jì)問題,提出結(jié)合近鄰信息的非負(fù)矩陣分解算法NCNMF+EM對(duì)該問題進(jìn)行求解.算法綜合利用了QoS矩陣中的近鄰信息和隱含特征信息,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型QoS屬性值的準(zhǔn)確預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該方法可以顯著地提高服務(wù)QoS的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,且算法的運(yùn)行時(shí)間隨著矩陣規(guī)模的增大呈線性增長(zhǎng),可以應(yīng)用于大規(guī)模的QoS預(yù)測(cè)問題中.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)裝備經(jīng)濟(jì)管理系;海軍工程大學(xué)計(jì)算機(jī)工程系;
【關(guān)鍵詞】： Web服務(wù) 服務(wù)選擇 QoS預(yù)測(cè) 矩陣因子模型 非負(fù)矩陣分解 期望最大化估計(jì)
【基金】：總裝預(yù)研基金資助項(xiàng)目(9140A27040413JB11407) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170217)
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 隨著Web服務(wù)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)大量滿足相同功能、但服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)不同的候選服務(wù),QoS逐漸成為用戶評(píng)價(jià)Web服務(wù),進(jìn)而選擇服務(wù)的重要依據(jù)[1-3].在實(shí)際應(yīng)用中,由于不同用戶在調(diào)用服務(wù)時(shí),網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、地理位置和服務(wù)運(yùn)行環(huán)境等存在差異,導(dǎo)致他們體驗(yàn)到的服

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：1099495