【摘 要】
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为在移动边缘环境下快速并准确预测Web Service的服务质量,并有效保护用户隐私,提出了一种移动边缘环境下面向隐私保护的QoS预测方法(Edge-Laplace QoS).充分考虑移动边缘环
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572171),江苏省自然科学基金(BK20191297),中央高校基本科研业务费(2018B16014,2019B15414)资助.
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为在移动边缘环境下快速并准确预测Web Service的服务质量,并有效保护用户隐私,提出了一种移动边缘环境下面向隐私保护的QoS预测方法(Edge-Laplace QoS).充分考虑移动边缘环境下用户移动性强、QoS属性值实时性强等问题.首先,利用地理位置信息定位边缘服务器并采用子矩阵划分法得到边缘服务器-QoS数据综合数据集.接着,为保护用户数据的私密性,采用不断更新噪声值改进的差分隐私法完成对边缘环境下原始数据的动态伪装.最后,在预测过程中,以所访问的边缘服务器为中心,利用地理位置信息不断扩大寻找相
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