論文の概要: Probabilistic Deep Supervision Network: A Noise-Resilient Approach for QoS Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02580v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 16:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 19:58:04.869996
• Title: Probabilistic Deep Supervision Network: A Noise-Resilient Approach for QoS Prediction
• Title（参考訳）: 確率的深層監視ネットワーク:qos予測のための雑音耐性アプローチ
• Authors: Ziliang Wang, Xiaohong Zhang, Sheng Huang, Wei Zhang, Dan Yang and Meng Yan
• Abstract要約: Probabilistic Deep Supervision Network (PDS-Net) は、予測のためのマルチタスクフレームワークである。 PDS-Netは、破損したデータの伝播によるエラーを効果的に低減し、より正確な予測をもたらす。 2つの実世界のデータセットに対する実験的評価は、提案したPSD-Netが最先端のベースラインを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.382138315436222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quality of Service (QoS) prediction is an essential task in recommendation systems, where accurately predicting unknown QoS values can improve user satisfaction. However, existing QoS prediction techniques may perform poorly in the presence of noise data, such as fake location information or virtual gateways. In this paper, we propose the Probabilistic Deep Supervision Network (PDS-Net), a novel framework for QoS prediction that addresses this issue. PDS-Net utilizes a Gaussian-based probabilistic space to supervise intermediate layers and learns probability spaces for both known features and true labels. Moreover, PDS-Net employs a condition-based multitasking loss function to identify objects with noise data and applies supervision directly to deep features sampled from the probability space by optimizing the Kullback-Leibler distance between the probability space of these objects and the real-label probability space. Thus, PDS-Net effectively reduces errors resulting from the propagation of corrupted data, leading to more accurate QoS predictions. Experimental evaluations on two real-world QoS datasets demonstrate that the proposed PDS-Net outperforms state-of-the-art baselines, validating the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: qos(quality of service)予測は,未知のqos値を正確に予測することでユーザの満足度を向上させる,レコメンデーションシステムにおいて不可欠なタスクである。 しかし、既存のQoS予測技術は、偽の位置情報や仮想ゲートウェイのようなノイズデータの存在下では性能が悪くなる可能性がある。 本稿では,QoS予測のための新しいフレームワークである確率的深層監視ネットワーク(PDS-Net)を提案する。 PDS-Netはガウス的確率空間を用いて中間層を監督し、既知の特徴と真のラベルの両方の確率空間を学習する。 さらに、PDS-Netは、条件ベースのマルチタスク損失関数を用いて、ノイズデータを用いてオブジェクトを識別し、それらのオブジェクトの確率空間と実ラベル確率空間との間のクルバック・リーバー距離を最適化することにより、確率空間からサンプリングされた深い特徴を直接監督する。 したがって、PDS-Netは、破損したデータの伝播によるエラーを効果的に低減し、より正確なQoS予測をもたらす。 実世界の2つのQoSデータセットの実験的評価により、提案したPSD-Netは最先端のベースラインよりも優れており、我々のアプローチの有効性が検証されている。

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