动态QoS数据驱动的可靠Web服务选择

发布时间：2018-11-06 19:18

【摘要】：基于服务质量(QoS)的Web服务最优选择是一个热点问题。高度动态的QoS数据导致QoS模型的不确定性,对可靠的Web服务选择构成巨大的挑战,该文提出动态QoS数据驱动的可靠Web服务选择(DQoS_RSS)。首先利用均值标准差刻画QoS数据的效益和风险,提高QoS描述的准确度;接着建立不确定服务Skyline集,缩小搜索空间,提高选择效率;借鉴优劣解距离法(TOPSIS),设计2种Web服务选择算法,获得体现用户需求的最优服务。另外,介绍2种QoS模型转换器,以及能够适应QoS动态变化的QoS模型自适应调整机制。最后,实验分析验证了该方法的优越性和高效性。
[Abstract]:The optimal selection of Web services based on quality of Service (QoS) is a hot issue. Highly dynamic QoS data leads to uncertainty of QoS model, which poses a great challenge to reliable Web service selection. In this paper, dynamic QoS data-driven reliable Web service selection (DQoS_RSS) is proposed. Firstly, the benefit and risk of QoS data are described by the mean standard deviation, and the accuracy of QoS description is improved, then the uncertain service Skyline set is established to reduce the search space and improve the selection efficiency. Two kinds of Web service selection algorithms are designed by using the advantage and disadvantage distance method (TOPSIS),) to obtain the optimal service which reflects the user's needs. In addition, two kinds of QoS model converters are introduced, as well as the adaptive adjustment mechanism of QoS model which can adapt to the dynamic changes of QoS. Finally, the superiority and efficiency of the method are verified by experimental analysis.
【作者单位】： 渤海大学信息科学与技术学院;渤海大学图书馆;
【基金】：国家自然科学基金(41371425) 教育部人文社会科学研究青年基金(15YJC870028) 辽宁省自然科学基金(2015020009) 辽宁省教育厅科学技术研究(L2014451) 辽宁省社会科学规划基金(L15BTQ002)~~
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2315218