在Web服务选择中,候选服务的QoS(Quality of Service)优劣起着决定性的作用.如何为具体用户准确预测服务的QoS值是最近的研究热点.以往的工作聚焦于使用单一值(即点值)来预测Web服务的QoS.然而,现实中Web服务的QoS值常常是不确定的,随...
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在Web服务选择中,候选服务的QoS(Quality of Service)优劣起着决定性的作用.如何为具体用户准确预测服务的QoS值是最近的研究热点.以往的工作聚焦于使用单一值(即点值)来预测Web服务的QoS.然而,现实中Web服务的QoS值常常是不确定的,随用户位置、网络状态和服务负载变化而不同.使用区间来估算Web服务的QoS值可能更加符合用户的需求和实际情况.衡量区间预测的两个重要指标是置信度和精度,这两者常常是相互矛盾的.
为了同时获得较高的置信度和精度,本文提出了一系列QoS区间预测方法,包括基于相似用户(或服务)和基于最近用户(或服务)的方法.在真实Web服务数据上的实验表明,基于最相似用户和基于最近用户的方法能够同时取得较高的置信度和精度,因此具有较好的综合性能.
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