Web服务QoS的免疫多信号预测模型研究

合理的服务质量(Quality of Service,QoS)预测是Web服务承诺的重要依据,在很大程度上关系到服务提供者的信誉.为了有效解决服务质量的预测问题,受到免疫系统多信号机制的启发,提出一种服务提供者主动的实时QoS预测模型.在多Agent仿真平台上的模拟实验和分析表明,该模型能够很好地解决实时QoS预测问题,服务提供者能够根据预测结果动态地调整Web服务的QoS承诺,从而有效提高其信誉.     

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。     

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.     

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.     

一种基于语义匹配的Web服务混合选择机制

为更好地选择满足用户需求的Web服务,提出1种兼顾语义匹配和服务质量(QoS)属性的服务混合选择策略及分析框架,该策略先选择出满足语义匹配的服务集,然后按服务的QoS值在该服务集里选择最佳QoS性能服务,这种混合式选择策略同时满足服务的功能要求和非功能要求,提高了服务选择的正确性和可用性.给出结合语义匹配度和QoS指标值的Web服务混合选择算法,并对多种控制结构进行了分析,为动态服务组合产生增值效果奠定了良好的基础,促进了Web服务的应用.     

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.     

一种基于可信用户的服务QoS预测方法

针对现有的服务推荐方法较少检测不可信用户造成预测准确度降低的问题,提出一种基于可信用户的服务QoS(Quality of Service)预测方法,首先利用历史记录分析数据,识别并过滤不可信用户,然后基于可信用户预测缺失QoS值。在Web服务真实数据集上的实验结果验证了该方法的可行性和有效性,尤其在不可信用户增多的情况下,比其他方法表现出更好的预测准确度。     

基于全局QoS约束分解与关联感知的动态服务组合

在Web服务组合过程中,基于全局QoS(quality of service)约束分解的服务组合方法是提高服务组合动态性与灵活性的有效途径。已有的研究工作在进行约束分解服务优化组合时,没有考虑上下游服务之间的QoS关联性,影响了组合的效率与质量,降低了用户的满意度。提出一种基于QoS全局约束分解与关联感知的动态优化服务组合方法,通过改进后的人工蜂群算法将全局QoS约束分解为局部QoS约束;定义上下游服务之间的QoS关联系数,构造一种基于QoS关联感知服务选择的方法,解决了存在关联关系的服务选择问题。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。