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A Service Context‑Aware QoS Prediction and Recommendation of Cloud Infrastructure Services

机译：云基础架构服务的服务上下文感知QoS预测和建议

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Service recommendation is an active research area in cloud computing since mapping of right services as per the desiredrequirements of user is a challenging task. With the rapid development of cloud services, the recommendation techniques arefacing the problem in predicting the better QoS values because of neglecting the contextual information of cloud services.The paper proposes a service context-aware-based cloud broker that extracts the service details by considering the contextualinformation of cloud services and computes service similarities on the basis of QoS values. Further, it tackles the coldstart problem by adopting the matrix factorization principle and predicts better QoS values for newly arrived services. Tovalidate our approach, we have conducted experimental works on benchmark datasets and the result shows that the proposedapproach outperforms better results than the model-based approaches. In particular, our proposed system produces improvedresponse time for the dataset of sparse nature.
机译：服务推荐是云计算中一个活跃的研究领域，因为根据用户的期望需求映射正确的服务是一项艰巨的任务。随着云服务的飞速发展，由于忽略了云服务的上下文信息，推荐技术正面临着预测更好的QoS值的问题。本文提出了一种基于服务上下文感知的云代理，该代理通过考虑服务上下文来提取服务细节。云服务的上下文信息，并根据QoS值计算服务相似性。此外，它通过采用矩阵分解原理来解决冷启动问题，并为新到达的服务预测更好的QoS值。为了验证我们的方法，我们对基准数据集进行了实验工作，结果表明，与基于模型的方法相比，该方法的效果要好于其他方法。特别地，我们提出的系统对稀疏性质的数据集产生了改进的响应时间。

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