Statistical Learning of Domain-Specific Quality-of-Service Features from User Reviews
Notice bibliographique
Résumé
With the fast increase of online services of all kinds, users start to care more about the Quality of Service (QoS) that a service provider can offer besides the functionalities of the services. As a result, QoS-based service selection and recommendation have received significant attention since the mid-2000s. However, existing approaches primarily consider a small number of standard QoS parameters, most of which relate to the response time, fee, availability of services, and so on. As online services start to diversify significantly over different domains, these small set of QoS parameters will not be able to capture the different quality aspects that users truly care about over different domains. Most existing approaches for QoS data collection depend on the information from service providers, which are sensitive to the trustworthiness of the providers. Some service monitoring mechanisms collect QoS data through actual service invocations but may be affected by actual hardware/software configurations. In either case, domain-specific QoS data that capture what users truly care about have not been successfully collected or analyzed by existing works in service computing. To address this demanding issue, we develop a statistical learning approach to extract domain-specific QoS features from user-provided service reviews. In particular, we aim to classify user reviews based on their sentiment orientations into either a positive or negative category. Meanwhile, statistical feature selection is performed to identify statistically nontrivial terms from review text, which can serve as candidate QoS features. We also develop a topic models-based approach that automatically groups relevant terms and returns the term groups to users, where each term group corresponds to one high-level quality aspect of services. We have conducted extensive experiments on three real-world datasets to demonstrates the effectiveness of our approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».