【摘 要】
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QoS的准确预测是评判和选择最佳Web服务的一种重要标准；传统的QoS预测方法采用时间平均值和各种参数简单加权的方法，无法对大量web服务下的资源进行准确预测，预测结果模糊；提出一
【基金项目】
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文受国家自然科学基金项目（61163009）,甘肃省高等学校研究生导师科研项目（1104-05）资助.
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QoS的准确预测是评判和选择最佳Web服务的一种重要标准；传统的QoS预测方法采用时间平均值和各种参数简单加权的方法，无法对大量web服务下的资源进行准确预测，预测结果模糊；提出一种基于全域子空间分解挖掘的QoS准确预测方法．即采用全域分析的思想对所有数据进行预处理，在此基础上，通过子空间分解的方法，在子空间中对数据进行分解分析，提取数据的深层次特征，然后将全域分析的结果与子空间分解分析的结果进行有效的数据融合，从而实现对所分析数据的准确预测；采用一组web节点和拟定度量参数进行了预测实验，结果显示，基于
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