基于LSTM的Web微服务声誉评分QoE评估
信息检索
2023-08-29 v1 计算与语言
摘要
情感分析是挖掘作者关于特定实体之观点的任务。它使组织能够实时监控不同服务并据此采取行动。声誉是指人们普遍对人或事物所说或相信的内容。非正式地，声誉结合了从用户反馈、评论和评分中得出的可靠性度量，这些反映了他们的体验质量（QoE），并可能提升或损害所提供服务的声誉。在本研究中，我们提出对Web微服务评论进行情感分析，以利用所提供的信息评估和评分微服务的声誉。我们提出的方法使用长短期记忆（LSTM）模型执行情感分析，并使用净品牌声誉（NBR）算法评估微服务的声誉分数。该方法在一组与15个Amazon Web微服务相关的超过10,000条评论上进行了测试，实验结果表明，在应用过采样策略后，我们的方法比现有方法更准确，准确率和精确率达到93%，所得相关微服务社区的声誉分数为89%。
引用
@article{arxiv.2308.13590,
title = {LSTM-based QoE Evaluation for Web Microservices' Reputation Scoring},
author = {Maha Driss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13590},
year = {2023}
}