論文の概要: Web Service QoS Prediction via Extended Canonical Polyadic-based Tensor Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16278v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 05:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:55:17.151048
• Title: Web Service QoS Prediction via Extended Canonical Polyadic-based Tensor Network
• Title（参考訳）: 拡張カノニカルポリアディック型テンソルネットワークによるWebサービスQoS予測
• Authors: Qu Wang, Hao Wu,
• Abstract要約: Canonical Polyadic (CP)ベースのテンソルネットワークモデルは動的データの予測に効率的であることが証明されている。 現在のCPベースのテンソルネットワークモデルは、低次元の潜在特徴空間におけるユーザとサービスの相関を考慮していない。 本稿では,予測精度を向上させるために,拡張ポリエイドネットワーク(ECTN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2083091880368855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today, numerous web services with similar functionalities are available on the Internet. Users often evaluate the Quality of Service (QoS) to choose the best option among them. Predicting the QoS values of these web services is a significant challenge in the field of web services. A Canonical Polyadic (CP)-based tensor network model has proven to be efficient for predicting dynamic QoS data. However, current CP-based tensor network models do not consider the correlation of users and services in the low-dimensional latent feature space, thereby limiting model's prediction capability. To tackle this issue, this paper proposes an Extended Canonical polyadic-based Tensor Network (ECTN) model. It models the correlation of users and services via building a relation dimension between user feature and service feature in low-dimensional space, and then designs an extended CP decomposition structure to improve prediction accuracy. Experiments are conducted on two public dynamic QoS data, and the results show that compared with state-of-the-art QoS prediction models, the ECTN obtains higher prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 現在、同様の機能を持つ多くのWebサービスがインターネットで利用可能である。 ユーザはよくQuality of Service(QoS)を評価して、その中の最良の選択肢を選択する。 これらのWebサービスのQoS値を予測することは、Webサービス分野において重要な課題である。 Canonical Polyadic (CP)ベースのテンソルネットワークモデルは動的QoSデータの予測に効率的であることが証明されている。 しかし、現在のCPベースのテンソルネットワークモデルは、低次元の潜在特徴空間におけるユーザとサービスの相関を考慮せず、モデルの予測能力を制限している。 そこで本研究では,拡張カノニカルポリアディック型テンソルネットワーク(ECTN)モデルを提案する。 低次元空間におけるユーザ特徴とサービス特徴の関係次元を構築してユーザとサービスの相関関係をモデル化し,予測精度を向上させるために拡張CP分解構造を設計する。 2つのパブリックな動的QoSデータを用いて実験を行い、その結果、最先端のQoS予測モデルと比較すると、ECTNは高い予測精度が得られることを示した。

関連論文リスト

• Adaptable Embeddings Network (AEN) [49.1574468325115]
  我々はカーネル密度推定(KDE)を用いた新しいデュアルエンコーダアーキテクチャであるAdaptable Embeddings Networks (AEN)を紹介する。 AENは、再トレーニングせずに分類基準のランタイム適応を可能にし、非自己回帰的である。 アーキテクチャのプリプロセスとキャッシュ条件の埋め込み能力は、エッジコンピューティングアプリケーションやリアルタイム監視システムに最適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T02:15:52Z)
• Satellite Streaming Video QoE Prediction: A Real-World Subjective Database and Network-Level Prediction Models [59.061552498630874]
  LIVE-Viasat Real-World Satellite QoE Databaseを紹介する。 このデータベースは、現実世界のストリーミングサービスから記録された179のビデオで構成されている。 本稿では,QoE予測モデルの有効性を評価することで,この新たな資源の有用性を実証する。 また、ネットワークパラメータを予測された人間の知覚スコアにマッピングする新しいモデルを作成しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:22:50Z)
• GACL: Graph Attention Collaborative Learning for Temporal QoS Prediction [5.040979636805073]
  時間的予測のための新しいグラフ協調学習(GACL)フレームワークを提案する。 動的ユーザサービスグラフ上に構築され、過去のインタラクションを包括的にモデル化する。 WS-DREAMデータセットの実験は、GACLが時間的予測のための最先端の手法を著しく上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T05:38:47Z)
• Large Language Model Meets Graph Neural Network in Knowledge Distillation [7.686812700685084]
  サービス指向アーキテクチャにおけるQoS(Quality of Service)を予測するための時間認識フレームワークを提案する。 提案するTOGCLフレームワークは,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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:33:21Z)
• Pointer Networks with Q-Learning for Combinatorial Optimization [55.2480439325792]
  我々は、モデルフリーQ値ポリシー近似をPointer Networks(Ptr-Nets)と統合したハイブリッドニューラルネットワークであるPointer Q-Network(PQN)を紹介する。 実験により,本手法の有効性を実証し,不安定な環境でモデルをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T12:03:58Z)
• ARRQP: Anomaly Resilient Real-time QoS Prediction Framework with Graph Convolution [0.16317061277456998]
  我々は、データ内の異常に対するレジリエンスを改善することに焦点を当てたリアルタイム予測フレームワーク(ARRQP)を導入する。 ARRQPはコンテキスト情報と協調的な洞察を統合し、ユーザとサービスのインタラクションの包括的な理解を可能にする。 ベンチマークWS-DREAMデータセットの結果は、正確でタイムリーな予測を達成する上で、フレームワークの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T04:37:51Z)
• TPMCF: Temporal QoS Prediction using Multi-Source Collaborative Features [0.5161531917413706]
  時間的予測は、時間とともに適切なサービスを特定するために不可欠である。 近年の手法は, 様々な制約により, 所望の精度が得られなかった。 本稿では,マルチソース協調機能を用いた時間予測のためのスケーラブルな戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T06:49:53Z)
• DeepDC: Deep Distance Correlation as a Perceptual Image Quality Evaluator [53.57431705309919]
  ImageNet Pre-trained Deep Neural Network (DNN)は、効果的な画像品質評価(IQA)モデルを構築するための顕著な転送性を示す。 我々は,事前学習DNN機能のみに基づく新しいフル参照IQA(FR-IQA)モデルを開発した。 5つの標準IQAデータセット上で,提案した品質モデルの優位性を示すため,包括的実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T14:57:27Z)
• Preference Enhanced Social Influence Modeling for Network-Aware Cascade Prediction [59.221668173521884]
  本稿では,ユーザの嗜好モデルを強化することで,カスケードサイズ予測を促進する新しいフレームワークを提案する。 エンド・ツー・エンドの手法により,ユーザの情報拡散プロセスがより適応的で正確になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T09:25:06Z)
• FES: A Fast Efficient Scalable QoS Prediction Framework [0.9176056742068814]
  予測アルゴリズムを設計する主な目的の1つは、十分な予測精度を達成することです。 アルゴリズムは、リアルタイムのレコメンデーションシステムに統合できるように、予測時間の観点からより高速でなければなりません。 既存の予測アルゴリズムは、他のアルゴリズムを確実にしながら、ある目標に対して妥協することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T19:28:17Z)
• Superiority of Simplicity: A Lightweight Model for Network Device Workload Prediction [58.98112070128482]
  本稿では,歴史観測に基づく時系列予測のための軽量な解を提案する。 ニューラルネットワークと平均予測器という2つのモデルからなる異種アンサンブル法で構成されている。 利用可能なFedCSIS 2020チャレンジデータセットの総合的なR2$スコア0.10を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T15:44:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。