【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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
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