論文の概要: An ADMM-Incorporated Latent Factorization of Tensors Method for QoS Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01606v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 12:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:59:12.483586
• Title: An ADMM-Incorporated Latent Factorization of Tensors Method for QoS Prediction
• Title（参考訳）: ADMMを用いたQoS予測のためのテンソル法の潜在因子化
• Authors: Jiajia Mi, Hao Wu
• Abstract要約: Quality of Service(QoS)は、サービス消費者が要求するサービスに関して、Webサービスのパフォーマンスを動的に記述します。 テンソルの潜在因子分解は高次元およびスパーステンソルの時間的パターンを発見するのに非常に効果的である。 現在のLFTモデルは低い収束率に悩まされており、降圧器の影響をほとんど考慮していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.744577504320494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As the Internet developed rapidly, it is important to choose suitable web services from a wide range of candidates. Quality of service (QoS) describes the performance of a web service dynamically with respect to the service requested by the service consumer. Moreover, the latent factorization of tenors (LFT) is very effective for discovering temporal patterns in high dimensional and sparse (HiDS) tensors. However, current LFT models suffer from a low convergence rate and rarely account for the effects of outliers. To address the above problems, this paper proposes an Alternating direction method of multipliers (ADMM)-based Outlier-Resilient Nonnegative Latent-factorization of Tensors model. We maintain the non-negativity of the model by constructing an augmented Lagrangian function with the ADMM optimization framework. In addition, the Cauchy function is taken as the metric function to reduce the impact on the model training. The empirical work on two dynamic QoS datasets shows that the proposed method has faster convergence and better performance on prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: インターネットが急速に発展するにつれて、幅広い候補から適切なWebサービスを選択することが重要である。 Quality of Service(QoS)は、サービス消費者が要求するサービスに関して、Webサービスのパフォーマンスを動的に記述します。 さらに, テンソルの潜在因子化は, 高次元およびスパーステンソルにおける時間的パターンの発見に非常に有効である。 しかし、現在のLFTモデルは低い収束率に悩まされており、外乱の影響をほとんど考慮していない。 上記の問題に対処するため,本論文では,テンソルモデルにおける乗算器(admm)に基づく非負の非負因数分解の交互方向法を提案する。 ADMM最適化フレームワークを用いて拡張ラグランジアン関数を構築することにより、モデルの非負性を維持する。 さらに、コーシー関数はモデルトレーニングへの影響を減らすための計量関数として取られる。 2つの動的qosデータセットに関する実証研究は,提案手法がより高速に収束し,予測精度が向上することを示す。

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