基于低秩张量补全的QoS数据预测技术研究
随着网络服务的发展,具有相同或相似功能的Web服务逐渐增多.基于服务质量(Quality of Service,QoS)向用户推荐优质的服务已成为主要标准.因此,有效预测Qos数据的缺失值为用户推荐Web服务成为亟须解决的问题.该文针对QoS数据预测问题引入了一种基于低秩核范数张量补全方法.该方法通过构建张量来表示多元的QoS数据.利用核范数近似秩最小化来挖掘QoS数据之间的相关性.最后通过交替方向乘子法迭代优化得到预测结果.同时,在真实的数据集WS-Dream上进行了大量的实验验证.
QoS预测、Web服务、张量补全、协同过滤
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TP301(计算技术、计算机技术)
2022-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
53-55,59
