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基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务Qo S估计
1
作者
林铭炜
李文强
+1 位作者
许秀琴
刘健
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期166-181,共16页
针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数...
针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转移到输出的隐因子,并通过单元素映射函数连接它们;运用结合动量方法的随机梯度下降算法,有效提高模型的收敛速度与估计精度;给出加速无约束张量隐因子分解模型的详细算法和结果分析。在实际工业应用中的2个动态QoS数据集上的实证研究表明,与最先进的QoS估计模型相比,所提模型具有较高的计算效率和估计精度。
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关键词
服务质量
隐
因子
分解
分析
张量非负隐因子分解模型
无约束非
负
动量方法
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职称材料
面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型
被引量：
4
2
作者
苏凯
马良荔
+1 位作者
孙煜飞
郭晓明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1358-1366,共9页
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...
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.
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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
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职称材料
题名
基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务Qo S估计
1
作者
林铭炜
李文强
许秀琴
刘健
机构
福建师范大学福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
福建师范大学数学与统计学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期166-181,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62272103)
福建省自然科学基金杰青项目资助项目(No.2022J06020)
福建省“雏鹰计划”青年拔尖人才计划基金资助项目(No.F21E0011202B01)。
文摘
针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转移到输出的隐因子,并通过单元素映射函数连接它们;运用结合动量方法的随机梯度下降算法,有效提高模型的收敛速度与估计精度;给出加速无约束张量隐因子分解模型的详细算法和结果分析。在实际工业应用中的2个动态QoS数据集上的实证研究表明,与最先进的QoS估计模型相比,所提模型具有较高的计算效率和估计精度。
关键词
服务质量
隐
因子
分解
分析
张量非负隐因子分解模型
无约束非
负
动量方法
Keywords
quality of service
latent factorization analysis
non-negative latent factorization of tensor model
unconstrained non-negative
momentum method
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型
被引量：
4
2
作者
苏凯
马良荔
孙煜飞
郭晓明
机构
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
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1358-1366,共9页
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)
文摘
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.
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
Keywords
Web service
service selection
QoS prediction
matrix factor model
non-negative matrix factorization
expectation-maximization estimation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务Qo S估计
林铭炜
李文强
许秀琴
刘健
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型
苏凯
马良荔
孙煜飞
郭晓明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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