Sammanfattning av denna webbsida: Cyberfysiska system (CPS) har fått stor uppmärksamhet från både akademi och industri. Ett ökande antal funktioner i CPS tillhandahålls i form av tjänster, vilket ger upphov till en brådskande uppgift, det vill säga hur man rekommenderar lämpliga tjänster i ett stort antal tillgängliga tjänster i CPS. I traditionell servicerekommendation har samverkansfiltrering (CF) studerats inom akademin och använts inom industrin. Det finns dock flera brister som begränsar tillämpningen av CF-baserade metoder i CPS. En är att när det gäller hög data gleshet, CF-baserade metoder kommer sannolikt att generera felaktiga förutsägelser resultat. I detta dokument upptäcker vi att gruvdrift potentiella likheter mellan användare eller tjänster i CPS är verkligen till hjälp för att förbättra förutsägelsen noggrannhet. Dessutom är de flesta traditionella CF-baserade metoder endast kapabla att använda tjänsten anrop register, men ignorera sammanhanget information, såsom nätverkslokalisering, vilket är ett typiskt sammanhang i CPS. I detta dokument föreslår vi en ny servicerekommendationsmetod för CPS, som använder nätverkslokalisering som kontextinformation och innehåller tre förutsägelsemodeller med slumpmässig gång. Vi utför tillräckliga experiment på två verkliga dataset, och resultaten visar effektiviteten i våra föreslagna metoder och verifierar att nätverksplatsen verkligen är användbar i QoS förutsägelse.
Yin m.fl. REF upptäcker att gruvdrift potentiella likheter mellan användare eller tjänster i CPS är verkligen till hjälp för att förbättra förutsägelsen noggrannhet.
Network Location-Aware Service Recommendation with Random Walk in Cyber-Physical Systems
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}