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The QoS Prediction of Web Service with Location Information Ensemble

机译：具有位置信息集合的Web服务的QoS预测

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With the increasing presence and adoption of web services, accurate QoS prediction methods are becoming increasingly important. Although some QoS prediction techniques have been proposed and analyzed recently, the performance is not satisfactory, since they didn’t take the relation between QoS values and users’ physical locations into consideration. In order to improve the precision of web service QoS prediction, we propose a probabilistic matrix factor model that fuses the users' own properties and their physical neighbors' performance together, so as to make a comprehensive use of both the users’ QoS records and their location relation. The experimental results show that our method performs better than the state-of-the-art approaches.
机译：随着Web服务的出现和采用的增加，准确的QoS预测方法变得越来越重要。尽管最近已经提出并分析了一些QoS预测技术，但是由于它们未考虑QoS值与用户实际位置之间的关系，因此其性能仍不令人满意。为了提高Web服务QoS预测的准确性，我们提出了一个概率矩阵因子模型，将用户自身的属性和其物理邻居的性能融合在一起，从而充分利用了用户的QoS记录和他们的QoS记录。位置关系。实验结果表明，我们的方法比最先进的方法具有更好的性能。

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