基于QoS規(guī)則的Web服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、萬(wàn)維網(wǎng)產(chǎn)生之后，將遍布全球各地的計(jì)算機(jī)聯(lián)系到一起，這些計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)資源組成了規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，尋找真正想要的信息無(wú)異于大海撈針。如何發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中隱藏的、真正有用的信息，僅僅靠傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與信息檢索方法是不能解決上述問(wèn)題的。正是在上述背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。從大量數(shù)據(jù)中快速有效地獲得最有價(jià)值的信息資源在當(dāng)今信息時(shí)代具有重要意義。因此，與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的技術(shù)和工具面臨很好的發(fā)展前景。其中，分類預(yù)測(cè)技術(shù)作為智

2、能決策的重要手段將在智能系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用，而如何快速準(zhǔn)確的對(duì)一個(gè)新的Web服務(wù)預(yù)測(cè)判斷其性能則成為目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　在國(guó)家863項(xiàng)目-基于分層適應(yīng)策略的網(wǎng)構(gòu)軟件環(huán)境感知與演化技術(shù)的階段性優(yōu)化模塊中，針對(duì)組合服務(wù)環(huán)境自適應(yīng)運(yùn)行支撐平臺(tái)的階段性優(yōu)化升級(jí)，并以QoS規(guī)則挖掘階段得到的QoS規(guī)則為基礎(chǔ)，本文提出了基于QoS規(guī)則的Web服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法。根據(jù)當(dāng)前分類算法的發(fā)展方向，并針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則及顯露模式兩種不同知識(shí)模式，研究設(shè)

3、計(jì)了兩種服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法。在兩種方法中，分別給出了幾種QoS規(guī)則度量標(biāo)準(zhǔn)及定義，研究了新的規(guī)則裁剪算法，并提出了有效合理的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及分類策略，為準(zhǔn)確有效的預(yù)測(cè)新的Web服務(wù)實(shí)例的性能類別提供了寶貴的思路和改進(jìn)。
　　本文首先研究了基于QoS規(guī)則的Web服務(wù)性能預(yù)測(cè)框架，從整體上把握了對(duì)未知Web服務(wù)進(jìn)行性能預(yù)測(cè)的主體思路，并根據(jù)預(yù)測(cè)方法中的主要組成部分設(shè)計(jì)出性能預(yù)測(cè)方法的基本流程。其次，提出了基于反饋準(zhǔn)確度的Web服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法

4、CBFA，給出了反饋準(zhǔn)確度、綜合度量值等度量標(biāo)準(zhǔn)的定義，提出了“父子”關(guān)系、優(yōu)先級(jí)、最優(yōu)規(guī)則等思想，研究了新的規(guī)則裁剪算法，并在評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及分類等方面給出了新的解決策略，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)分析證明CBFA具有更好的分類準(zhǔn)確度。最后，提出了基于顯露模式的Web服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法CBEP，在分析了經(jīng)典的顯露模式分類算法的基礎(chǔ)上，給出了算法CBEP的預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)流程，改進(jìn)了最小增長(zhǎng)率閾值確定問(wèn)題的方法，并針對(duì)每個(gè)類別，分別選取不同的最小增長(zhǎng)率閾值。