一种支持Web服务QoS动态预测的方法

发布时间：2018-04-27 07:32

  本文选题：Web服务 + 服务质量　； 参考：《南京理工大学学报》2013年01期

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to accurately predict the quality of service (QoS) of Web services in a highly dynamic environment, this paper presents a dynamic QoS prediction method based on semi-Markov processes and Case-based reasoning. In this method, firstly, SMP is used to predict the busy and idle state of Web service in the future when it is called, and then the CBR technology is used to predict the CBR of Web service when it is dealing with specific tasks. The experimental results show that the prediction method can greatly improve the accuracy of Web service QoS. The results provide a reliable basis for the objective evaluation and successful selection of Web services.
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;华北水利水电学院信息工程学院;河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(60805022) 国家“863”计划资助项目(2007AA01Z178)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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