基于支持向量机与事例推理的Web服务QoS动态预测方法研究

发布时间：2017-10-28 02:20

  本文关键词：基于支持向量机与事例推理的Web服务QoS动态预测方法研究

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【摘要】：在开放的网络环境下,Web服务的Qo S具有很强的动态性,而如何准确地预测未来一段时间之后Web服务的Qo S,关系到服务选择与组合的成败,是服务计算领域亟待解决的关键问题.针对此问题,在考虑Web服务负载、任务特征与服务Qo S相互关联的情况下,给出一种基于支持向量机与事例推理的Web服务Qo S动态预测方法.本文首先采用支持向量机对Web服务在一段时间之后的负载进行预测,然后,根据以上预测得出的负载结果和所要处理任务的特征信息,采用事例推理方法对Web服务处理某一具体任务时的Qo S进行预测.实验结果表明,该方法是可行的、有效的,并在一定程度上提高了Web服务Qo S的准确性.
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： Web服务 服务质量动态预测 支持向量机 事例推理
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61175066)资助;国家自然科学基金青年基金项目(61300124)资助 河南省高校科技创新人才资助计划项目(2011GGJS-056)资助 河南理工大学校博士基金项目资助;河南理工大学校创新团队 河南省教育厅科学技术重点研究项目(13B630034)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言随着网络上提供的功能相同而服务质量(Quality ofService,Qo S)不同的服务越来越多,Qo S感知的Web服务选择与组合成为学术界和工业界共同关注的问题[1].然而,由于网络环境的开放性、服务负载的波动性、用户任务的不确定性等因素,使得Web服务的Qo S具有很强的动态性,为了

【参考文献】

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本文编号：1106249