Resumen

La calidad de servicio (QoS, por sus siglas en inglés) (nuestro enfoque puede aplicarse a una amplia variedad de servicios; en este documento, nos centramos en los servicios web) es intensamente relevante para las ubicaciones debido a la distancia de red y la conexión a Internet entre los usuarios y los servicios. Por lo tanto, es necesario considerar la información de ubicación de los servicios y los usuarios. Sin embargo, la información de ubicación ha sido ignorada por la mayoría de los trabajos previos. En este documento, tenemos en cuenta la información de ubicación tanto de los servicios como de los usuarios. Específicamente, proponemos un enfoque de predicción de QoS sensible a la ubicación, llamado LANFM, mediante la explotación de técnicas de redes neuronales y máquinas de factorización para mejorar la experiencia percibida por el usuario. En primer lugar, la información (por ejemplo, id y ubicación) de los servicios y los usuarios se expresa como vectores de incrustación mediante el aprovechamiento de técnicas de redes neuronales. Luego, el producto interno de varios vectores de incrust

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:QoS; Ubicación; Servicios; Usuarios; Predicción; Red neuronal
• Keywords:Qos; Location; Services; Users; Prediction; Neural network