[論文レビュー] A Hybrid Approach to Web Service Recommendation Based on QoS-Aware Rating and Ranking

Mingming Chen, Yutao Ma|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2015

Recommender Systems and Techniques参考文献 49被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、アイテムベースの協調フィルタリングと潜在要因モデルを組み合わせることで、レーティング予測からランク付け最適化への移行を図るハイブリッドQoS対応Webサービス推薦手法を提案する。QoSレーティングの相関ではなく、ランク相関を用いてサービスの類似性を測定することで、トップ-K推薦評価におけるNDCGを向上させ、実世界のQoSデータセットにおいて優れた性能を示している。

ABSTRACT

As the number of Web services with the same or similar functions increases steadily on the Internet, nowadays more and more service consumers pay great attention to the non-functional properties of Web services, also known as quality of service (QoS), when finding and selecting appropriate Web services. For most of the QoS-aware Web service recommendation systems, the list of recommended Web services is generally obtained based on a rating-oriented prediction approach, aiming at predicting the potential ratings that an active user may assign to the unrated services as accurately as possible. However, in some application scenarios, high accuracy of rating prediction may not necessarily lead to a satisfactory recommendation result. In this paper, we propose a ranking-oriented hybrid approach by combining the item-based collaborative filtering and latent factor models to address the problem of Web services ranking. In particular, the similarity between two Web services is measured in terms of the correlation coefficient between their rankings instead of between the traditional QoS ratings. Besides, we also improve the measure NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) for evaluating the accuracy of the top K recommendations returned in ranked order. Comprehensive experiments on the QoS data set composed of real-world Web services are conducted to test our approach, and the experimental results demonstrate that our approach outperforms other competing approaches.

研究の動機と目的

• 高品質なサービスランク付けを達成する上で、レーティング予測に基づく推薦システムの限界を解消すること。
• レーティングの正確さにとどまらず、ランク付けの正確さに焦点を当てることで、推薦効果を向上させること。
• QoS対応のサービスランク付けのため、アイテムベースの協調フィルタリングと潜在要因モデルを組み合わせたハイブリッドモデルを開発すること。
• 従来のQoSレーティング相関ではなく、ランク相関に基づく新しい類似性測定法を導入すること。
• 順序付けられたサービスリストに特化した改善済みNDCG指標を用いて、トップ-K推薦の評価を強化すること。

提案手法

• 提案手法は、アイテムベースの協調フィルタリングと潜在要因モデルを統合したハイブリッドフレームワークを用い、サービスのランク付けを予測する。
• サービスの類似性は、QoSレーティングではなく、サービスのランク順序間の相関係数に基づいて計算される。
• アプローチは、複数のサービスにおける歴史的ランクパターンから導かれる潜在要因を通じて、ユーザーの好みをモデル化する。
• トップ-Kランク付けされた推薦の正確さを評価するために、変更されたNDCG（正規化済み割引累積利得）指標が適用される。
• アクティブユーザーが評価していないサービスのランク付けは、類似ユーザーおよび類似サービスの順序付けられた好みに基づいて予測される。
• モデルは、サービス相互作用ログと品質指標を含む実世界のQoSデータセット上で訓練および評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ランク指向のアプローチは、従来のレーティング予測に基づく手法よりも、Webサービス推薦で優れた性能を発揮できるか？
• RQ2 レーティング相関ではなくランク相関を用いることで、サービス類似性測定はどのように向上するか？
• RQ3 協調フィルタリングと潜在要因モデルを組み合わせたハイブリッドモデルは、推薦品質をどの程度向上させるか？
• RQ4 改善済みNDCG指標は、トップ-K順序付けられたサービス推薦の評価においてどの程度有効か？
• RQ5 提案手法は、多様な実世界のQoSデータセットにおいて、堅牢性と正確性を維持できるか？

主な発見

• 提案されたハイブリッドアプローチは、ベースライン手法よりも高いランク付け正確性を達成しており、特にトップ-K推薦性能で顕著な優位性を示している。
• ランク相関を類似性測定に用いることで、従来のレーティングベースの類似性に比べ、より正確なサービスランク付け予測が可能になる。
• 改善済みNDCG指標は、特に最も関連性の高いトップ-Kサービスにおいて、順序付けられた推薦の品質を効果的に捉えている。
• モデルは実世界のQoSデータセットにおいて強力な一般化性能を示し、異なるユーザーおよびサービスのプロファイルにおいて一貫した性能を発揮している。
• アイテムベースの協調フィルタリングと潜在要因モデルの統合により、単独で使用する場合よりも、より堅牢で正確な推薦システムが実現されている。