一种环境因素敏感的Web Service QoS监控方法

发布时间：2017-10-27 13:35

  本文关键词：一种环境因素敏感的Web Service QoS监控方法

  更多相关文章： 服务质量 影响因子 TF-IDF算法 加权朴素贝叶斯分类器 监控

【摘要】：面向服务系统的执行能力依赖第三方提供的服务,在复杂多变的网络环境中,这种依赖会带来服务质量(QoS)的不确定性.而QoS是衡量第三方服务质量的重要标准,因此,有效监控QoS是对Web服务实现质量控制的必要过程.现有监控方法都未考虑环境因素的影响,比如服务器位置、用户使用服务的位置和使用时间段负载等,而这些影响在实际监控中是存在的,忽略环境因素会导致监控结果与实际结果有悖.针对这一问题,提出了一种基于加权朴素贝叶斯算法w BSRM(weightednaive Bayes running monitoring)的Web Service QoS监控方法.受机器学习分类方法的启发,通过TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)算法计算环境因素的影响,通过对部分样本进行学习,构建加权朴素贝叶斯分类器.将监控结果分类,满足QoS标准为c_0,不满足QoS标准为c_1,监控时调用分类器得到c_0和c_1的后验概率之比,对比值进行分析,可得监控结果满足QoS属性标准、不满足QoS属性标准和不能判断这3种情况.在网络开源数据以及随机数据集上的实验结果表明:利用TF-IDF算法能够准确地估算环境因子权值,通过加权朴素贝叶斯分类器,能够更好地监控QoS,效率显著优于现有方法.
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;可信云计算与大数据分析重点实验室(南京晓庄学院);
【关键词】： 服务质量 影响因子 TF-IDF算法 加权朴素贝叶斯分类器 监控
【基金】：国家自然科学基金(61572171,61202097,61202136,61370091) 高等学校博士学科点专项科研基金(201200941200 09) 江苏省自然科学基金(BK20130852) 中央高校基本科研业务费(B15020191)~~
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： Web Service Qo S Monitoring Approach Sensing to Environmental FactorsZHUANG Yuan1,ZHANG Peng-Cheng1,LI Wen-Rui2,FENG Jun1,ZHU Yue-Long11(College of Computer and Information,Hohai University,Nanjing 211100,China)2(Key Laboratory of Trusted Cloud Computing

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1 苏先英,高鹏翔;基于TCP/IP远程监控方法的研究[J];青岛大学学报(自然科学版);2004年02期

2 许赞泉,江国华;基于局域网的非集中式节点监控方法[J];航空计算技术;2003年01期

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本文编号：1103733