Den mobila tjänsten är en allmänt använd operatör för mobila applikationer. I och med att antalet mobila tjänster ökar, när det gäller rekommendationer och urval av tjänster, blir de icke-funktionella egenskaperna (även kallade tjänsternas kvalitet, QoS) allt viktigare. I många fall är dock antalet mobila tjänster som en användare åberopar ganska begränsat, vilket leder till det stora antalet saknade QoS-värden. Under de senaste åren har många förutsägelsealgoritmer, såsom algoritmer som utvidgats från samarbetsfiltrering (CF), föreslagits för att förutsäga QoS-värden. Men idéerna om de flesta befintliga algoritmer lånas från recommender system community, inte specifikt för mobila tjänster. I detta dokument föreslår vi först en datafiltreringsutökad SlopeOne-modell (filtreringsbaserad CF), som bygger på egenskaperna hos en mobil tjänst och beaktar förhållandet till platsen. Med hjälp av datafiltreringstekniken i FB-CF och matrisfaktorisering (MF) föreslår detta papper en annan modell FB-MF (filtreringsbaserad MF). Vi bygger också en ensemblemodell som kombinerar prognosresultaten från FB-CF-modellen och FB-MF-modellen. Vi utför tillräckliga experiment, och de experimentella resultaten visar att våra modeller överträffar alla jämförda metoder och uppnår goda resultat i hög data sparty scenario.
Yin m.fl. REF föreslår en samarbetsbaserad QoS-prediktionsmetod för mobila tjänster genom att kombinera datafiltrering och SlopeOne-modellen.
Collaborative QoS Prediction for Mobile Service with Data Filtering and SlopeOne Model
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}