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基于qos的web服务选择机制与系统实现
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基于用户聚类的Web服务QoS预测与服务选择算法研究.pdf87页
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浙江大学硕士学位论文
近年来，Web服务计算领域随着SOA技术的广泛应用而得到了快速发展，从
中衍生出了服务发现、服务组合、服务选择等若干子领域。服务选择，作为服务
执行前的重要步骤，其中的OoS预测和sky]ine计算等课题亦成为了热门的研究
对于服务选择中的上述课题，主要还面临着以下几个问题：基于传统协同过
滤算法的QoS预测面临与推荐系统中类似的冷启动和稀疏性问题；对于单一维度
的OoS预测研究不能解决真实场景下OoS多维度并存的问题；由于QoS预测和
skyline计算的在线特性，使得其在服务数量和用户数量大幅增长时，需要提高
其在线计算效率的问题。
针对上述问题，我们提出了基于用户聚类的QoS预测和服务选择算法。首先
通过引入图挖掘技术中的图摘要算法，对用户一服务QoS关系进行建模，实现了
基于图摘要的用户聚类算法LAC，利用聚类一服务关系替代原用户一服务关系，将
稀疏的大数据集转化为密集的小规模数据。基于LAC算法的结果，引入对用户非
Qo$特征的分析，实现了基于朴素贝叶斯的用户分类器，解决了QoS预测中的冷
启动问题，并且将此思想用于对LAC算法的优化。最后，对基于用户聚类的QoS
预测与服务选择系统进行了设计，将计算过程划分为离线与在线阶段。在离线计
算阶段进行LAC聚类和基于用户聚类的结果预处理的基础上，针对服务选择请求
在线处理中QoS预测和skyline计算两个关键过程，提出了基于用户聚类的QoS
在线预测算法和聚类辅助的改进skyline算法。通过充分利用离线运算生成的中
间结果，上述算法有效的提高了对在线请求的处理
正在加载中，请稍后...一种基于服务使用信息的Web服务QoS度量方法--《东北大学学报(自然科学版)》2009年10期
一种基于服务使用信息的Web服务QoS度量方法
【摘要】：针对现有的基于QoS的度量方法只考虑对Web service的公共属性的研究,忽略了领域属性,不具备通用性的问题,把QoS度量分为有约束和无约束两类,并分别提出QoS度量方法.对有约束的QoS度量,提出一个基于约束信息的度量方法;对于无约束QoS度量,给出一种通过对已有服务使用信息、自动调整QoS度量的指标及指标系数的方法.最后,介绍算法的实现平台及实验结果分析,并通过实验证明方法的可行性和有效性.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP393.09【正文快照】：
随着Internet上Web服务数量的增多,如何在具有相同功能的Web服务集合中选取最适合用户的Web服务成为其应用成功与否的关键问题之一.目前,在Web服务QoS领域的研究工作主要分为几个方面:支持QoS的模型研究、QoS信息获取及存储[1-3]、QoS属性度量方法[4-7]以及应用层面的基于QoS
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