SHARP-QoS: Hierarchisches, sparsames Routing zur gemeinsamen QoS‑Vorhersage

Ein brandneues Verfahren namens SHARP‑QoS wurde vorgestellt, das die Vorhersage von Service‑Qualitätsparametern (QoS) in verteilten Systemen revolutioniert. Durch die Kombination von fortschrittlichen mathematischen Modellen und intelligenten Lernstrategien adressiert SHARP‑QoS die größten Herausforderungen bei der Analyse von QoS‑Daten.

In der Praxis sind QoS‑Messwerte häufig extrem spärlich, verrauscht und von komplexen hierarchischen Abhängigkeiten geprägt. Diese Abhängigkeiten entstehen durch Interaktionen zwischen verschiedenen QoS‑Parametern sowie durch geographische und netzwerkbezogene Faktoren. Solche Eigenschaften machen eine präzise Vorhersage von QoS‑Werten zu einer schwierigen Aufgabe.

Aktuelle Ansätze, die jeden QoS‑Parameter einzeln vorhersagen, erfordern mehrere ähnliche Modelle, was die Rechenkosten erhöht und die Generalisierbarkeit einschränkt. Auch neuere Studien, die eine gemeinsame Vorhersage anstreben, leiden unter negativem Transfer, weil unterschiedliche numerische Bereiche der Parameter die Verlustfunktion verzerren und die Lernfähigkeit der Modelle beeinträchtigen.

SHARP‑QoS löst diese Probleme mit drei innovativen Komponenten:

• Ein dualer Mechanismus, der hierarchische Merkmale aus QoS‑ und Kontextstrukturen extrahiert, indem hyperbolische Faltung im Poincaré‑Ball eingesetzt wird.
• Ein adaptives Feature‑Sharing‑Modul, das den Austausch von Informationen zwischen relevanten QoS‑ und Kontextsignalen ermöglicht, unterstützt durch ein gated Feature‑Fusion‑Modul für dynamische Merkmalselektion.
• Eine EMA‑basierte Verlust‑Balancierung, die eine stabile gemeinsame Optimierung gewährleistet und so negativen Transfer minimiert.

Die Evaluation von SHARP‑QoS auf drei unterschiedlichen Datensätzen zeigte signifikante Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden. Durch die effiziente Nutzung gemeinsamer Strukturen und die robuste Handhabung von Datenrauschen bietet SHARP‑QoS einen vielversprechenden Ansatz für die Entwicklung zuverlässiger, serviceorientierter Systeme.