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一种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS预测模型

         

摘要

提出1种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS(quality-of-service)预测模型。使用单一隐特征向量对待解隐特征进行建模,从而得到完全的Hessian矩阵;使用Hessian矩阵的Gauss-Newton逼近代入优化过程,以避免负曲面问题;使用共轭梯度下降方法对目标函数进行迭代求解,避免对Gauss-Newton逼近矩阵求逆;根据免Hessian优化方法的原则,在共轭梯度下降迭代过程中使用高效方法计算Gauss-Newton逼近矩阵和随机向量的乘积。在2个大规模Web服务用户端QoS数据集上的实验结果表明,该二阶预测模型具备很高的预测准确度和良好的执行效率。

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