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      環(huán)境因素的Web Service QoS監(jiān)控方法

      2018-01-10 | rar | 0.97 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　面向服務系統(tǒng)的執(zhí)行能力依賴第三方提供的服務，在復雜多變的網絡環(huán)境中，這種依賴會帶來服務質量（QoS）的不確定性．而QoS是衡量第三方服務質量的重要標準，因此，有效監(jiān)控QoS是對Web服務實現質量控制的必要過程．現有監(jiān)控方法都未考慮環(huán)境因素的影響，比如服務器位置、用戶使用服務的位置和使用時間段負載等，而這些影響在實際監(jiān)控中是存在的，忽略環(huán)境因素會導致監(jiān)控結果與實際結果有悖，針對這一問題，提出了一種基于加權樸素貝葉斯算法wBSRM（weightednaive Bayes rumung monitoring）的Web Service QoS監(jiān)控方法．受機器學習分類方法的啟發(fā)，通過TF-IDF（term frequency-mverse document frequency）算法計算環(huán)境因素的影響，通過對部分樣本進行學習，構建加權樸素貝葉斯分類器．將監(jiān)控結果分類，滿足QoS標準為co，不滿足QoS標準為Cl，監(jiān)控時調用分類器得到co和CI的后驗概率之比，對比值進行分析，可得監(jiān)控結果滿足QoS屬性標準、不滿足QoS屬性標準和不能判斷這3種情況．在網絡開源數據以及隨機數據集上的實驗結果表明：利用TF-IDF算法能夠準確地估算環(huán)境因子杈值，通過加權樸素貝葉斯分類器，能夠更好地監(jiān)控QoS，效率顯著優(yōu)于現有方法．

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