一种支持Web服务QoS动态预测的方法  

Approach for web service QoS dynamic prediction

作　　者：海燕[1,2] 王志坚[1] 刘志中[3] 周晓峰[1] 尚领[2] 

机构地区：[1]河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098 [2]华北水利水电学院信息工程学院,河南郑州410011 [3]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000

出　　处：《南京理工大学学报》2013年第1期52-59,共8页Journal of Nanjing University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金(60805022);国家"863"计划资助项目(2007AA01Z178)

摘　　要：为了在高度动态环境下准确地预测Web服务的服务质量(Quality of service,QoS),该文提出了一种基于半马尔可夫过程(Semi-Markov processes,SMP)和事例推理(Case-based reasoning,CBR)的QoS动态预测方法。该方法首先使用SMP预测Web服务在未来被调用时刻的忙闲状态,在此基础上,利用CBR技术预测Web服务处理具体任务时的QoS。实验结果表明:该预测方法能够大幅度提高Web服务QoS的准确度。研究结果为客观评价和成功选择Web服务提供了可靠的依据。In order to accurately predict the web service Quality of Service(QoS)in a highly dynamic environment,this paper proposes a Qos dynamic prediction method based on semi-Markov processes(SMP)and case-based reasoning(CBR).This method firstly uses SMP to predict business state of web service in the future,and applies the technology of CBR to predict web service QoS such as a specific task.Experimental results show that this prediction method can improve the accuracy of web service QoS greatly.The results provide a reliable basis for the objective evaluation and successful web service composition.

关 键 词：WEB服务 服务质量 动态预测 半马尔可夫过程 事例推理 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]