論文の概要: QoSDiff: An Implicit Topological Embedding Learning Framework Leveraging Denoising Diffusion and Adversarial Attention for Robust QoS Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04596v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 09:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.085629
• Title: QoSDiff: An Implicit Topological Embedding Learning Framework Leveraging Denoising Diffusion and Adversarial Attention for Robust QoS Prediction
• Title（参考訳）: QoSDiff:ロバストなQoS予測のための拡散と逆アテンションを利用した暗黙のトポロジカルな埋め込み学習フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,明示的なグラフ構築の前提条件を回避した新しい埋め込み学習フレームワークであるemphQoSDiffを紹介する。 これらの課題に対処するために,明示的なグラフ構築の前提条件を回避した新しい埋め込み学習フレームワークであるemphQoSDiffを紹介する。 2つの大規模な実世界のデータセットに対する大規模な実験は、emphQoSDiffが最先端のベースラインを大幅に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）: 5.632045399777709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate Quality of Service (QoS) prediction is fundamental to service computing, providing essential data-driven guidance for service selection and ensuring superior user experiences. However, prevalent approaches, particularly Graph Neural Networks (GNNs), heavily rely on constructing explicit user--service interaction graphs. This dependency introduces severe scalability bottlenecks and limits performance when explicit connections are sparse or corrupted by noise. To address these challenges, this paper introduces \emph{QoSDiff}, a novel embedding learning framework that bypasses the prerequisite of explicit graph construction. Specifically, it leverages a denoising diffusion probabilistic model to recover intrinsic latent structures from noisy initializations. To further capture high-order interactions, we propose an adversarial interaction module that integrates a bidirectional hybrid attention mechanism. This adversarial paradigm dynamically distinguishes informative patterns from noise, enabling a dual-perspective modeling of intricate user--service associations. Extensive experiments on two large-scale real-world datasets demonstrate that QoSDiff significantly outperforms state-of-the-art baselines. Notably, the results highlight the framework's superior cross-dataset generalization capability and exceptional robustness against data sparsity and observational noise.
• Abstract（参考訳）: 正確なQuality of Service(QoS)予測は、サービスコンピューティングの基本であり、サービス選択のためのデータ駆動ガイダンスを提供し、優れたユーザエクスペリエンスを保証する。 しかし、一般的なアプローチ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)は、明示的なユーザ-サービスインタラクショングラフの構築に大きく依存している。 この依存関係は、厳格なスケーラビリティのボトルネックを導入し、明示的な接続がノイズによって疎外または破損した場合のパフォーマンスを制限します。 これらの課題に対処するために、明示的なグラフ構築の前提条件をバイパスする新しい埋め込み学習フレームワークである 'emph{QoSDiff} を紹介する。 具体的には,ノイズ初期化から内在性潜伏構造を復元するために拡散確率モデルを利用する。 さらに高次相互作用を捉えるために,双方向ハイブリッドアテンション機構を統合した対向相互作用モジュールを提案する。 この敵対的パラダイムは、情報的パターンとノイズを動的に区別し、複雑なユーザ・サービス・アソシエーションの二重パースペクティブ・モデリングを可能にする。 2つの大規模な実世界のデータセットに対する大規模な実験は、QoSDiffが最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。 特に、この結果は、フレームワークの優れたクロスデータセットの一般化能力と、データ空間と観測ノイズに対する例外的な堅牢性を強調している。

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