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提出1种基于免Hessian优化的二阶隐特征Web服务QoS（quality-of-service）预测模型。使用单一隐特征向量对待解隐特征进行建模,从而得到完全的Hessian矩阵;使用Hessian矩阵的Gauss-Newton逼近代入优化过程,以避免负曲面问题;使用共轭梯度下降方法对目标函数进行迭代求解,避免对Gauss-Newton逼近矩阵求逆;根据免Hessian优化方法的原则,在共轭梯度下降迭代过程中使用高效方法计算Gauss-Newton逼近矩阵和随机向量的乘积。在2个大规模Web服务用户端