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文檔簡介
1、隨著Web服務(以下稱WS)的興起,Internet上涌現(xiàn)出了大量提供公共WS的服務提供者。隨之而來的,許多不同的WS提供者提供相同或相似服務功能的現(xiàn)象也開始在網(wǎng)絡上大量出現(xiàn)。當選取一個WS時,服務質(zhì)量(QoS)是一個非常重要的考慮因素。當前的WS選取和推薦主要是基于服務器端的性能屬性的,然而實際情況是,WS客戶端分布在多種不同的環(huán)境中,不同客戶對同一個服務所感知到的性能是大不相同的。因此,已往單一基于服務器端性能的推薦機制不能保證其有
2、效性。如何針對客戶所在的使用環(huán)境,為其選擇最適合的服務就成為目前研究的熱點問題。
針對這個需求,本文研究的核心問題是在已經(jīng)滿足ws功能需求的前提下,如何針對用戶所處的不同使用環(huán)境,推薦給客戶最適合它的服務。本文深入研究不同使用環(huán)境對客戶感知服務質(zhì)量的影響,提出一種集成WS監(jiān)測、分析、評價和推薦框架的新型推薦方法。該方法以端到端WS監(jiān)測為基礎,客戶端對服務質(zhì)量的感知為依據(jù),克服了已往推薦方法單方面信任服務提供者或者第三方監(jiān)測
3、的弊端。本文在評價Web服務質(zhì)量時選取了QoS指標中最重要屬性之一:性能。建立以客戶為中心的QoS指標體系,明確提出了客戶在感知服務QoS屬性中的中心地位。
在對服務感知質(zhì)量研究的基礎上,本文對面向使用環(huán)境的端到端Web服務推薦機制作了研究。該推薦機制主要包含3個組成部分:端到端監(jiān)測、客戶分組、服務推薦?;诳蛻粽{(diào)用服務時使用環(huán)境的不同,本文重點對客戶分組方法進行了深入研究,依據(jù)客戶感知的吞吐率,通過聚類和推論算法對客戶進
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