基于时序分析的Web服务QoS协同预测

发布时间：2017-08-28 14:33

  本文关键词：基于时序分析的Web服务QoS协同预测

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【摘要】：Qo S预测是Web服务选取、动态服务组合和面向服务系统性能计算的重要基础.针对环境要素随时间变化导致的Web服务Qo S波动问题,提出一种基于时序分析的Qo S预测方法.该方法基于历史Qo S数据采用融合基于用户和基于项目的协同过滤方法计算不同时间片Qo S属性评价矩阵中的缺失项,进而构建Web服务的Qo S属性评价时间序列.在此基础上,设计了基于重近轻远原则的预测算法QARSPre,利用时间片步长控制序列权重,同时构造均值绝对偏差序列动态调整具有较大波动序列的权重,削弱因序列波动对预测结果准确性的影响.实验结果表明QARSPre优于传统的Qo S预测方法,能够适应不同数据集的变化.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室;东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院;
【关键词】： 服务计算 QoS预测 协同过滤 时序分析
【基金】：国家自然科学基金项目(61272125,61300193)资助 高等学校科学技术研究重点项目(ZH2011115)资助 河北省自然科学基金项目(F2011203234)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 2(河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,秦皇岛066004)3(东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,秦皇岛066004)E-mail:ysucz0815@163.com1引言Web服务作为一种自包含和自描述Web应用组件,通过标准接口和通信协议支持不同网络、不同平台间的软件互操作,已经成为互联网

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

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10 高e，

本文编号：748119