【摘 要】
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随着网络上完成相同功能的Web服务数量不断增长,服务使用者在选择服务之前,通常需要根据服务的历史使用信息对未使用过的服务质量进行预测.考虑到调用时刻用户输入、网络环境
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61073062)
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随着网络上完成相同功能的Web服务数量不断增长,服务使用者在选择服务之前,通常需要根据服务的历史使用信息对未使用过的服务质量进行预测.考虑到调用时刻用户输入、网络环境及服务运行环境的差异,提出了一种基于服务调用特征模式的个性化QoS预测方法.该方法通过对服务的历史使用信息进行分析,抽取出服务的常用调用特征模式,当用户调用某服务时,根据用户调用服务时特征,找到其对应的调用模式,若在该模式下有使用信息则直接返回给用户;若没有则根据模式的相似度,采用协作过滤算法为其进行预测.实验结果表明该方法可以显著提高Web服务质量预测的准确性,并且效率较高.
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