【摘 要】
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随着互联网技术的不断发展,各种Web应用可能具有不同的开发环境、部署平台,甚至通信协议。如何使这些应用在网络环境中进行无缝集成,实现信息共享和交换,正变得越来越重要。W
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随着互联网技术的不断发展,各种Web应用可能具有不同的开发环境、部署平台,甚至通信协议。如何使这些应用在网络环境中进行无缝集成,实现信息共享和交换,正变得越来越重要。Web服务技术正是在此种环境背景下产生的。然而,随着Web服务数量的增加,具有相同或相似功能而不同质量特征的Web服务也越来越多。许多研究者提出选择Web服务时不仅要考虑服务的功能特性,还应考虑服务的非功能特性(non-functional requirement,简称NFR),即服务质量(quality of service,简称QoS),如响应时间,吞吐量,可用性等。Web服务选择时将服务质量属性考虑在内,对成功地构建服务推荐系统具有非常重要的意义。本文在论述Web服务QoS预测的研究背景和研究现状的基础上,首先介绍了与Web服务QoS预测相关的概念,主要包括Web服务、推荐系统、预测算法和准确度衡量标准,并在介绍传统的Web服务QoS预测算法时深入剖析了其中的核心方法之一:协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF)算法。然后,针对该算法存在的不足之处,提出了四个方面的优化:1)基于上下文信息的优化,考虑了上下文信息对于预测准确度的影响,在计算预测值前根据上下文信息建模,将用户分为特殊用户和普通用户两类,将服务分为特殊服务、区域敏感服务和普通服务三类;2)基于相似度计算公式的优化,使用改进欧氏距离计算相似度,考虑了用户和服务的个性特征;3)基于相似邻居选择的优化,提出一种更为严格的相似邻居选择算法;4)基于预测结果的优化,使用平衡因子综合基于用户和基于服务的预测结果。本文使用真实公开的数据集对优化后的算法进行实验验证,并搭建了可供公开测试的原型平台。实验结果表明,优化后的算法具有较高的Web服务QoS的预测精度,尤其在历史QoS数据稀疏情况下,其预测精度相比已有方法有明显提高。
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