【摘 要】
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Qo S预测是Web服务选取、动态服务组合和面向服务系统性能计算的重要基础.针对环境要素随时间变化导致的Web服务Qo S波动问题,提出一种基于时序分析的Qo S预测方法.该方法基
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
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Qo S预测是Web服务选取、动态服务组合和面向服务系统性能计算的重要基础.针对环境要素随时间变化导致的Web服务Qo S波动问题,提出一种基于时序分析的Qo S预测方法.该方法基于历史Qo S数据采用融合基于用户和基于项目的协同过滤方法计算不同时间片Qo S属性评价矩阵中的缺失项,进而构建Web服务的Qo S属性评价时间序列.在此基础上,设计了基于重近轻远原则的预测算法QARSPre,利用时间片步长控制序列权重,同时构造均值绝对偏差序列动态调整具有较大波动序列的权重,削弱因序列波动对预测结果准确性的影响
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