一种支持Web服务QoS动态预测的方法

为了在高度动态环境下准确地预测Web服务的服务质量(Quality of service,QoS),该文提出了一种基于半马尔可夫过程(Semi-Markov processes,SMP)和事例推理(Case-based reasoning,CBR)的QoS动态预测方法。该方法首先使用SMP预测Web服务在未来被调用时刻的忙闲状态,在此基础上,利用CBR技术预测Web服务处理具体任务时的QoS。实验结果表明:该预测方法能够大幅度提高Web服务QoS的准确度。研究结果为客观评价和成功选择Web服务提供了可靠的依据。     

时空感知下基于结构相似度的Web服务质量预测

随着云计算等新型服务计算的兴起,Web服务数量日益增长,相同或相似功能的Web服务也逐渐增多.为了向用户推荐更高质量的服务,精确地预测Web服务的QoS值成为亟待解决的重要问题.传统的协同过滤方法已经被广泛应用于QoS预测和Web服务推荐中,但因为数据稀疏和噪声问题导致QoS预测性能不好.为提高QoS预测的性能,文中通过分析用户服务QoS矩阵的时空特征,提出了一种基于全局和局部结构相似度的稀疏矩阵分解模型.该方法将QoS矩阵的相邻时间相似用户的网络环境相似性这一特征融入到矩阵分解中,并利用分解的因子对QoS矩阵进行低秩填充.这种方式在一定程度上消除了数据稀疏和噪声的影响.在真实Web服务调用数据集上进行实验,结果表明,该方法在预测精度上优于典型的协同过滤算法(相比于NMF,其MAE值最大下降了3.25％,RMSE值最大下降了6.65％;相比于SVD,其MAE值最大下降了3.67％,RMSE值最大下降了7.01％),能够有效地解决数据稀疏和噪声的问题.     

利用服务质量参数值预测的Web服务选择方法

为了使得服务消费者获得的QoS值能够作为服务分级和排序的重要依据,提出了一种基于QoS参数值预测的Web服务选择算法.依据服务质量一致性指标生成服务质量报告,并对可信报告进行标记,再利用预处理算法来剔除欺骗报告.采用模糊回归方法对服务质量值进行预测:将服务质量的属性值和服务质量评价值分别作为方法的输入和输出,以此来确定模糊系数;把服务质量的评价模糊化为对称的三角模糊数;最后将获得的QoS预测结果作为服务选择的依据.实验结果表明,随着质量报告样本数的增加,服务质量预测值逐渐接近实际的QoS值.在服务发现对比实验中使用了服务质量预测方法,通过调整服务质量的一致性、服务消费者能够接受的服务广告和服务请求之间的质量差,实验结果的平均准确率误差可以控制在2.7%以内.     

基于用户特征聚类与服务质量预测的推荐方法

随着服务系统中Web服务的不断增加，为用户进行个性化Web服务推荐成为服务计算领域最热门的研究课题之一，然而，服务推荐面临不可靠用户和服务导致推荐的不准确性问题.为了解决上述问题，提出一种基于位置和信誉感知的Web服务推荐方法 .首先采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）对用户进行聚类，得到相似用户；其次，计算用户和服务的信誉来识别可信的用户和服务；最后，将相似用户和可信服务的信息整合到矩阵分解（Matrix Factorization,MF）中，为用户预测缺失的服务质量（Quality of Service,QoS）.在真实数据集WS-Dream上的实验验证了提出方法的可行性与有效性.与其他先进的预测方法相比，该方法的MAE (Mean Absolute Error)和RMSE (Root Mean Squared Error)较低，证明该方法有较高的预测准确性.     

基于概率方法的QoS感知Web服务组合

针对Web服务的服务质量(QoS)的随机本质,提出了一个基于概率QoS感知的Web服务组合方法,实现传统方法难以描述的QoS需求.在概率QoS模型的基础上,定义QoS目标以及组合方案与QoS目标之间的距离函数.通过将服务组合问题转化为组合优化问题,应用Rollout算法作为求解问题的计算框架,对一个具体问题设计了相应的启发函数.以跨国旅游方案提供商作为具体案例演示基于概率方法的QoS感知服务组合.该方法很好地解决了概率QoS模型难以应用到动态服务组合中的问题.理论分析和实验数据表明该方法可以很好地满足用户对于组合服务的QoS需求.     

基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。     

一种保证QoS的服务发现机制

在网格计算环境中,服务发现是联系服务消费者和服务提供者的重要环节,服务质量QoS是服务消费者关注的重要问题之一．本文提出了一种保证QoS的服务发现机制．该机制根据服务消费者的消费历史,以服务质量QoS要求中的主要参数作为主关键字,进行分类排序,并利用本地缓存,加快了服务发现的速度．对服务提供者提出“连锁店”的概念,结合资源预约,最终满足服务消费者对服务质量QoS的要求。     

基于执行日志的Web服务QoS获取机制

为了有效地解决Web服务QoS数据的获取问题,从统计学角度出发,提出了一种基于执行日志的Web服务QoS获取方法.该方法首先根据要获取的Web服务QoS属性集,分析执行日志所需记载的内容并记载日志;然后基于执行日志生成Web服务的QoS点数据集,其中考虑了基于实际执行所采集的QoS点数据所具有的采集量小、数据分布不均匀等问题,并给出了相应的解决方法;在此基础上完成对Web服务QoS数据的查询与预测.实验表明,所提出的Web服务QoS数据的获取方法是准确可行的.     

基于服务质量的Web服务组合模型

分析了Web服务主要的非功能属性因素,探讨了这些因素对Web服务的服务质量所产生的影响.提出了Web服务的QoS评价方法,并将Web服务的QoS作为Web服务选择的条件之一.构建基于QoS的Web服务组合模型,利用查找后继Web服务的选择方法,实现Web服务的有效组合,使得组合Web服务既能满足用户的功能需求,又达到用户个性化服务的目的.     

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.本文提出了一种支持QoS的Web服务发现模型,该模型增加了Qos代理中心机构,并引入监控和反馈机制.在满足用户对Web服务功能需求的基础上,它以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据结合QoS代理中心的监控器、量化器、选择器、管理器对Web服务的非功能性属性进行量化,实现服...     

一种基于信誉度的Web服务质量预测方法

基于现有的服务质量预测方法大多是以其他用户的使用感受为依据,但前提部是假设这些信息是准确可信的,一旦这个假设难以得到保证,那预测的结果将会出现重大偏差.从服务用户信誉度的角度,提出一种Web服务质量预测的方法.首先介绍该方法的基本思想与主要过程,随后对评价用户信誉等级划分、评价用户信誉度计算以及服务质量的预测算法等内容进行重点分析:最后,通过仿真实验,将本文提出的方法与传统的算术平均值法进行比较.研究结果表明:该方法能有效提高Web服务质量预测的准确性.     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

一种基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量(QoS)组播路由的特点,提出了一种应用于下一代互联网的基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法.该算法由三部分组成:引入隶属度函数来描述"边"对用户QoS需求的适合程度;通过博弈分析判断网络方与用户在"边"上的效用能否达到Nash均衡;采用思维进化计算方法建立组播路由树,使得在树上不仅用户QoS要求得到满足而且网络方效用与用户效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

Web服务组合中基于服务质量的服务选择算法

为了提供满足客户服务质量（QoS）需求的组合Web服务，提出了一种支持QoS属性描述的Web服务描述模型．通过在原有的Web服务描述语言的tport元素中添加operationInst属性来描述QoS属性，从而获得了一种可扩展的Web服务描述语言．在此基础上给出了基于多目标决策理论和分形理论的服务选择算法，该算法考虑了QoS属性之间的不可公度性和独立性，同时给出了QoS驱动的服务组合框架（E-WsFrames）和具体实现方法．实验结果分析表明，E-WsFrame可以综合考虑服务组合的功能和QoS的要求，并可根据服务请求自动地实现组合服务．     

一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型

提出了一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型,在研究Web服务的三维QoS模型的基础上设计基于QoS约束的服务选择模型,进一步研究服务效能的概念和量化方法并设计基于服务效能的排序模型.该模型的原型系统已经在国家地质调查网格中得到应用,结果表明模型能够有效保障用户对服务的需求,具有很高的查准率、响应率以及较好的负载均衡能力,提高了基于面向服务架构(SOA)的网络应用的可用性.     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

Trust assessment of business service workflow based on complex trust network

For business service workflow,QoS-based services selection can't guarantee whether the composite service satisfies user' s requirement after delivery,because once any service interrupts or quality of service(QoS) maliciously reduces,the quality of workflow will be reduced.Trustworthy services can provide reliable QoS,so trustworthiness research could improve the efficiency of services selection.This paper investigates trust assessment in the perspective of workflow.Firstly,trust network of business service workflow(TN-BSW) is proposed to analyze trust attributes;then,the trust measurement system of TN-BSW is investigated to assess the trust value quantitatively;and then,a trust-aware service recommendation model(TaSRM) is proposed to enhance the efficiency of QoS-basedservices selection;finally,experiment shows the feasibility of TN-BSWand the performance of TaSRM.     

Web Service Description and Discovery Based on Semantic Model

A novel semantic model of Web service descrip tion and discovery was proposed through an extension for profile model of Web ontology language for services （OWL-S） in this paper. Similarity matching of Web services was implemented through computing weighted summation of semantic similarity value based on specific domain ontology and dynamical satisfy extent evaluation for quality of service （QoS）. Experiments show that the provided semantic matching model is efficient.