![](/images/graphics-bg.png)
Predicting Quality of Service via Leveraging Location Information
المؤلفون المشاركون
Chen, Liang
Xie, Fenfang
Zheng, Zibin
Wu, Yaoming
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
QoS (Quality of Service) (our approach can be applied to a wide variety of services; in this paper, we focus on Web services) performance is intensively relevant to locations due to the network distance and the Internet connection between users and services.
Thus, considering the location information of services and users is necessary.
However, the location information has been ignored by most previous work.
In this paper, we take both services’ and users’ location information into account.
Specifically, we propose a location-aware QoS prediction approach, called LANFM, by exploiting neural network techniques and factorization machine to improve user-perceived experience.
First of all, the information (e.g., id and location) of services and users is expressed as embedding vectors by leveraging neural network techniques.
Then, the inner product of various embedding vectors, along with the weighted sum of feature vectors, is used to predict the QoS values.
It should be noted that the inner product operation could capture the interactions between services and users, which is helpful to predict QoS values of services that have not been invoked by users.
A collection of extensive experiments have been carried out on a real-world dataset to validate the effectiveness of the LANFM model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Liang& Xie, Fenfang& Zheng, Zibin& Wu, Yaoming. 2019. Predicting Quality of Service via Leveraging Location Information. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131972
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Liang…[et al.]. Predicting Quality of Service via Leveraging Location Information. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131972
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Liang& Xie, Fenfang& Zheng, Zibin& Wu, Yaoming. Predicting Quality of Service via Leveraging Location Information. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131972
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131972
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)