【QoS预测方向】利用数据增强进行QoS预测
论文题目：
Leveraging Data Augmentation for Service QoS Prediction in Cyber-physical Systems
问题：
缺乏QoS值限制了推荐性能，并且用户通过调用所有服务来获取QoS值是很耗时的。
现有QoS预测模型都不能有效解决数据稀疏问题。
解决办法：
提出了一种新的两阶段QoS预测模型。
第一阶段，设计了一种数据增强策略，通过绘制额外的虚拟数据来扩大训练集；
第二阶段，应用了一个预测模型，在训练过程中同时考虑虚拟数据和真实数据。
结果：
在WSDream数据集上进行了实验，证明了数据增强策略确实可以缓解数据稀疏问题。
跟多层感知模型相比，在5%的稀疏度下，平均绝对误差最大提高达到5%。
细节：
作者：狂奔的小学生
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