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

安吉宇; 杨瑜; 刘志中; 申艳梅

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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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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.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2015年第11期|2520-2525|共6页
作者
安吉宇; 杨瑜; 刘志中; 申艳梅;
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作者单位

河南理工大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.09;
关键词
Web服务; 服务质量动态预测; 支持向量机; 事例推理;

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