基于贝叶斯张量分解的改进QoS预测

• 作者: 宗容 席先强 武浩 谭朝文
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Web服务 服务质量(QoS)预测 张量分解 贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 74-79,86
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0030

摘要

随着Web服务相关标准和技术的日趋成熟,基于服务质量(QoS)的Web服务推荐对用户体验起着决定性作用.如何准确预测Qos值是当今的研究热点.以往基于近邻或模型的协同过滤算法,采用的是"用户-服务"二维信息,预测的QoS值是静态的且精准性不高.将时间信息维度引入张量模型,建立"用户-服务-时间"的三维张量可使QoS预测值更加符合用户需求特点,用贝叶斯方法求解张量分解,引入概率意义下对于系统的解释和分析,提供一套先验概率引入先验知识的贝叶斯推断框架,提高了QoS预测的精确度.实验表明,使用该算法的预测结果较其他算法相比较有更小的平均绝对误差,很好地解决了数据稀疏度问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宗容	云南大学信息学院	59	197	6.0	11.0
2	武浩	云南大学信息学院	14	60	5.0	7.0
3	谭朝文	云南大学信息学院	4	2	1.0	1.0
4	席先强	云南大学信息学院	1	0	0.0	0.0