基于辅助特征的Web服务QoS预测

• 作者: 崔强 王丹丹 王青 郝春亮 黄坤
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Web服务 QoS预测 辅助特征 基于因子分解机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 字数: 6867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005364

摘要

随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量(QoS)作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今有很多关于Web服务QoS预测的工作,这些研究大都关注在建模方法的优化上,忽视了辅助特征对于QoS预测的影响.着重分析辅助特征对于QoS预测的影响,例如服务类别和用户地理位置.为了实现此目标,基于因子分解机(Factorization Machines)设计并构建了一个统一的QoS预测架构,该架构可以灵活、方便地考虑进多个辅助特征.结合服务类别和用户地理位置这两类辅助特征,提出了一种QoS预测方法,并通过在真实数据上的实验证明了我们的方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王青	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	83	1420	20.0	35.0
2	王丹丹	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	44	333	10.0	17.0
3	黄坤	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	8	72	4.0	8.0
7	崔强	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	5	7	2.0	2.0
11	郝春亮	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	5	17	2.0	4.0