通信学报

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基于特征深度融合的Web服务QoS联合预测

刘建勋 1,2 ,丁领航 1,2 ,康国胜 1,21,2*,曹步清 1,2 ,肖勇 1,2
  

  1. 1. 湖南科技大学服务计算与软件新技术湖南省重点实 验室 湖南 湘潭 411201411201;
    2. 湖南科技大学计算机科学与工程学院 湖南 湘潭 411201411201
  • 作者简介:刘建勋(1970-),男,湖南衡阳人,博士,湖南科技大学教授,主要研究方向为工作流管理、服务计算、云计算、语义和知识网格等。 丁领航(1994-),男,湖南湘潭人,湖南科技大学硕士生,主要研究方向为服务计算与云计算。 康国胜(1985-),男,湖南郴州人,博士,湖南科技大学讲师,主要研究方向为服务计算和云计算、以数据为中心的业务流程管理、业务流程配置、数据挖掘和社交网络。 曹步清(1979-),男,湖南湘潭人,博士,湖南科技大学教授,主要研究方向为服务计算、社交网络和软件工程。

Joint QoS prediction for Web services based on deep fusion of features

LIU Jianxun 1,2 , DING Linghang 1,2 , KANG Guosheng 1,2 , CAO Buqing 1,2 , XIAO Yong 1,2#br#   

  1. 1. Hunan Provincial Key Lab. for Services Computing and Novel Software Technology, HNUST, Xiangtan 411201, China
    2. School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China

摘要: 为了解决 Web 服务 QoS 预测准确度不够的问题,针对 QoS 中隐藏的环境偏好信息和多类 QoS 隐藏的共 同特征,提出一种基于特征深度融合的 Web 服务 QoS 联合预测方法。考虑 QoS 数据可以建模为用户 -服务二部图, 采用多组件图卷积神经网络进行特征提取和映射,采用加权融合方法对多类 QoS 特征进行同维映射。使用注意力
因子分解机对映射后的特征向量进行一阶特征、二阶交互特征和高阶交互特征的提取,并结合各部分结果实现
QoS 联合预测。实验结果表明,所提出的方法在均方根误差和平均绝对误差方面优于现有 QoS 预

Abstract: In order to solve the problem of insufficient accuracy of Web service QoS prediction, a joint QoS prediction
method for Web services based on the deep fusion of features is proposeproposed with considering of the hidden environmental
preference information in QoS and the common feature s of multi multi-class QoS QoS. First, QoS data is modeled as a useruser-servicservice bipartite graph graph; then , multi multi-component graph convolution neural network is used for feature extraction and mapping, and
the weighted fusion method is used for the same dimensional mapping of multi multi-cl ass of QoS features. Subsequently, t he
attention factor decomposition machine is used to extract the first first-order features, second second-order interactive features features, and
highhigh-order interactive features of the mapped feature vector . the results of each par part ar e combined to achieve the
joint QoS prediction. The experimental results show that the proposed method is superior to the existing QoS prediction
methods in terms of root mean square error ( and average absolute error ( MAE).

Key words: joint predi ction, quality of serviceervice, preference feature, deep fusion

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