Fugu-MT 論文翻訳(概要): Target-Prompt Online Graph Collaborative Learning for Temporal QoS Prediction

論文の概要: Target-Prompt Online Graph Collaborative Learning for Temporal QoS Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10555v1
Date: Tue, 20 Aug 2024 05:38:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 15:03:52.603457
Title: Target-Prompt Online Graph Collaborative Learning for Temporal QoS Prediction
Title（参考訳）: 時間的QoS予測のためのターゲットプロンプトオンライングラフ協調学習
Authors: Shengxiang Hu, Guobing Zou, Song Yang, Shiyi Lin, Bofeng Zhang, Yixin Chen,
Abstract要約: 現在の手法では、特定のユーザ・サービスの呼び出しに対して機能学習を動的に調整することができない。進化を捉えるためにRNNに依存しているため、長期的なトレンドを検出する能力は制限される。時間的予測のためのTarget-Prompt Online Graph Collaborative Learningフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577434144370004
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In service-oriented architecture, accurately predicting the Quality of Service (QoS) is vital for maintaining reliability and enhancing user satisfaction. However, current methods often neglect high-order latent collaborative relationships and fail to dynamically adjust feature learning for specific user-service invocations, which are critical for precise feature extraction. Moreover, relying on RNNs to capture QoS evolution limits the ability to detect long-term trends due to challenges in managing long-range dependencies. To address these issues, we propose the Target-Prompt Online Graph Collaborative Learning (TOGCL) framework for temporal QoS prediction. It leverages a dynamic user-service invocation graph to comprehensively model historical interactions. Building on this graph, it develops a target-prompt graph attention network to extract online deep latent features of users and services at each time slice, considering implicit target-neighboring collaborative relationships and historical QoS values. Additionally, a multi-layer Transformer encoder is employed to uncover temporal feature evolution patterns, enhancing temporal QoS prediction. Extensive experiments on the WS-DREAM dataset demonstrate that TOGCL significantly outperforms state-of-the-art methods across multiple metrics, achieving improvements of up to 38.80\%. These results underscore the effectiveness of TOGCL for temporal QoS prediction.
Abstract（参考訳）: サービス指向アーキテクチャでは、信頼性を維持し、ユーザの満足度を高めるために、QoS(Quality of Service)を正確に予測することが不可欠です。しかし、現在の手法では、高次の遅延的協調関係を無視し、特定のユーザ・サービス呼び出しに対して機能学習を動的に調整することができないことが多い。さらに、QoSの進化を捉えるためにRNNに依存すると、長距離依存関係管理の課題により、長期的なトレンドを検出する能力が制限される。これらの課題に対処するために、時間的QoS予測のためのTarget-Prompt Online Graph Collaborative Learning(TOGCL)フレームワークを提案する。動的ユーザサービス呼び出しグラフを利用して、過去のインタラクションを包括的にモデル化する。このグラフに基づいて、暗黙的な協調関係と歴史的なQoS値を考慮して、ユーザやサービスのオンラインの深い潜伏した特徴を抽出するターゲットプロンプトグラフアテンションネットワークを開発する。さらに、多層トランスフォーマーエンコーダを用いて、時間的特徴の進化パターンを解明し、時間的QoS予測を強化する。 WS-DREAMデータセットに関する大規模な実験は、TOGCLが複数のメトリクスにわたって最先端のメソッドを著しく上回り、最大38.80\%の改善を実現していることを示している。これらの結果は,時間的QoS予測におけるTOGCLの有効性を裏付けるものである。

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