ABSTRACT I den mobila datormiljön finns ett stort antal mobila kanttjänster som är bärare av olika mobila intelligenta applikationer. Så hur man kan rekommendera den lämpligaste kandidaten från ett så stort antal tillgängliga tjänster är en brådskande uppgift, särskilt rekommendationsuppgiften baserad på kvalitet på tjänsten (QoS). I traditionell servicerekommendation har samverkansfiltrering (CF) studerats inom akademi och industri. På grund av användarnas och tjänsternas rörlighet finns det dock flera brister som begränsar tillämpningen av CF-baserade metoder, särskilt i en egg computing-miljö. Det viktigaste problemet är kallstarten. I denna uppsats föreslår vi en ensemblemodell som kombinerar modellbaserad CF och kvartersbaserad CF. Vår strategi har två faser, det vill säga globala funktioner lärande och lokala funktioner lärande. I den första fasen, för att lindra problemet med kallstart, föreslår vi en förbättrad auto-encoder som behandlar glesa ingångar genom att förhandsberäkna en uppskattning av de saknade QoS-värden och kan få de effektiva dolda funktioner genom att fånga den komplexa strukturen i QoS-poster. I den andra fasen, för att ytterligare förbättra förutsägelsenoggrannheten, föreslås en ny beräkningsmetod baserad på Euclidean avstånd som syftar till att ta itu med problemet med överskattning. Vi introducerar två nya begrepp, gemensamma inklusionsfaktor och inklusionsfrekvensfaktor, i likhetsberäkning. Sedan föreslår vi tre förutsägelsemodeller som innehåller två individuella modeller och en hybridmodell. De två individuella modellerna föreslås att använda användaren liknande grannar och service liknande grannar, och hybridmodellen är att utnyttja alla grannar. De experiment som utförs i en verklig datauppsättning visar att våra modeller kan producera överlägsna förutsägelseresultat och inte är känsliga för parameterinställningar.
En ensemblemodell som kombinerar modellbaserad CF och kvartersbaserad CF föreslås för att lösa flera defekter som begränsar tillämpningen av CF-baserade metoder REF.
QoS Prediction for Mobile Edge Service Recommendation With Auto-Encoder
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}