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20.08.2018

Privacy-preserving shared collaborative web services QoS prediction

Zeitschrift:
Journal of Intelligent Information Systems
Autoren:
An Liu, Xindi Shen, Haoran Xie, Zhixu Li, Guanfeng Liu, Jiajie Xu, Lei Zhao, Fu Lee Wang

Abstract

Collaborative Web services QoS prediction (CQoSP) has been proved to be an effective tool to predict unknown QoS values of services. Recently a number of efforts have been made in this area, focusing on improving the accuracy of prediction. In this paper, we consider a novel kind of CQoSP, shared CQoSP, where multiple parties share their data with each other in order to provide more accurate prediction than a single party could do. To encourage data sharing, we propose a privacy-preserving framework which enables shared collaborative QoS prediction without leaking the private information of the involved party. Our framework is based on differential privacy, a rigorous and provable privacy model. We conduct extensive experiments on a real Web services QoS dataset. Experimental results show the proposed framework increases prediction accuracy while ensuring the privacy of data owners.

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