一种支持QoS的自适应Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.该文提出一种支持QoS的自适应Web服务发现模型,在满足用户对Web服务功能需求的基础上,依据QoS等非功能性指标对Web服务进行选择和排序,并给出服务的选择排序算法,该算法以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据,能动态地对服务的非功能性指标进行评价,返回最合适的服务给用户.实验证明,该模型有效地提高了系统的可用性.     

一种支持QoS约束的语义Web服务发现框架

针对当前语义Web服务发现缺乏QoS约束的问题,构建一个支持QoS约束的语义Web服务发现框架。使用QoS认证中心确保QoS信息的动态更新。基于该框架提出一种支持QoS约束的语义Web服务匹配算法,通过实验证明该框架的有效性和可用性。     

支持QoS约束的语义Web服务发现模型

分析了现有Web服务发现的不足,在系统研究Web服务发现框架的基础上,将QoS模块引入,提出一个支持QoS约束的语义Web服务发现模型SWSDM-QoS.在该模型中,支持QoS的服务发布,查找和反馈,并在此基础上提出一个基于QoS约束的服务选择算法.已经基于Microsoft.NET平台实现了一个原型系统.     

一种支持QoS的语义Web服务发现框架研究

随着Web服务的广泛使用,Web服务的发现机制显得尤为重要.现有的Web服务发现方法,因缺乏对服务质量(QoS)的描述而难以为用户选择最佳服务.主要提出一种考虑QoS的语义Web服务发现框架,采用分类和反馈机制,及相应的匹配级别和过滤机制,以便用户查找到与自己需求最接近的服务,提高服务的查找率.     

一种支持模糊QoS属性的Web服务发现算法

目前的服务发现方法都是假设服务的QoS属性以一个精确的实数来表示,并未考虑QoS属性的模糊性,由于某些QoS属性的模糊性,用一个精确的实数来描述其值是不合理的。运用区间数的方式来描述那些带有模糊性的QoS属性,在此基础上提出了一种支持模糊QoS属性的服务发现算法,实验验证了该算法的可行性。     

基于QoS的Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制较少考虑服务质量(QoS),因此不能很好地满足用户的需求。针对该问题,提出一种基于QoS的Web服务发现模型,通过引入QoS代理机制以支持基于QoS的Web服务发布与发现。在此基础上,根据不同用户的QoS需求,提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,该算法具有较高的准确率。     

扩展Augment UDDI系统以支持QoS的Web服务发现模型

服务质量表达了一个服务满足使用者需求的能力,在Web服务发现过程中起重要作用.针对现有服务发现系统对服务质量支持不足的缺点,在深入研究现有Web服务发现模型的基础上,对Augment UDDI注册系统框架做了针对QoS的扩展,提出一个支持QoS的语义Web服务发现模型SWSDM-QoS.在模型中,设计了一个分阶段匹配的语义Web服务发现策略,给出了每个阶段的具体匹配算法.并引入相似度函数对Augment UDDI注册系统所采用的等级匹配算法进行了改进,弥补了匹配结果过于粗糙的缺点.最后设计了一组实验,对比分析了针对QoS扩展的可行性和有效性.     

基于QoS的Web服务发现技术的研究

为了满足用户对带有Qos约束的Web服务请求的需求,就需要建立一种能够按QOS值进行查询服务的方法.服务的QoS描述具有正和负两个方面的属性,因此如何量化成为一个具有成为查询依据的值成为该问题的的关键.给出一种时服务QoS量化计算的方法,可以把一组具有相同功能服务的QoS的进行量化,并作为用户需求发现的依据,从而为解决基于QoS约束的Web服务发现问题提出了一种有效的方法.     

一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型

服务质量QoS描述了一个Web服务满足用户需求的能力。在动态、开放和多样的网络环境中,由于QoS的不确定性使得服务选择结果与实际结果偏差较大,服务质量难以保证。针对此问题,设计了一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型,在该模型中,通过增加第三方监控Interceptor,保证了服务提供者和消费者提供给QoS认证中心的信息以及QoS认证中心交给服务注册中心的信誉度数据的真实性,另外其也作为双方能公平公正地遵守SLA的公证方,保证了服务的合法交易;同时,在服务使用者端和QoS认证中心处增加了QoS属性本地规约验证机制和全球规约验证机制,其可以控制用户的QoS需求值和提供者给出的提供值的差异度,使得在交易过程中能得到服务和服务提供者的一个较准确的客观的信誉度评价。实验表明,该方法能够有效控制QoS差异度,并为用户提供更加满足需求的Web服务。     

基于用户评价驱动的可信Web服务发现

随着Web服务技术的快速发展,如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题,即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法．通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值,来判断Web服务所声明QoS的真实性,从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。     

一种Web Service的服务质量预测方法

服务消费者在选择服务之前,通常需要基于其他消费者的经验对未使用过的服务的质量进行预测.考虑到不同服务消费者对同一服务的服务质量的感受之间可能存在较大的差别,提出了一种QoS(quality of service)预测方法.该方法以消费者的历史经验为基础,计算消费者之间以及服务之间的相似程度,并以此相似度为基础对消费者并未使用过的服务的QoS进行预测.实验结果表明,这种方法可以显著提高Web服务质量预测的准确性.     

MQM:一种用于Web服务查找的多维QoS模型

随着Web的发展,可供选择的功能相同或相似的Web服务越来越多,因此有必要为用户提供一种高效的基于服务质量(QoS)的Web服务查询机制.然而现有的Web服务QoS管理模型并不能很好的支持如动态查询等查询需求,其查询性能也有待提高.鉴于此,本文提出一种新的Web服务管理模型——多维QoS模型(MQM:Multi-dimensional QoS Model),并介绍了该模型的创建方法和相关算法.MQM通过多维模型来管理QoS数据,提供查询和OLAP操作.实验证明MQM能够使用户能更准确和快速的按QoS查询现有服务,很好地解决了传统查询方法无法确定查询条件、无法动态改变查询区间、查询性能不高等问题,进而改善了用户体验.     

一种可扩展的Web Service QoS 管理框架

Web Service是目前研究界和产业界广泛关注的技术之一.随着Web Service的广泛应用,研究者们普遍认识到,服务的非功能属性,即服务质量(Quality of Service,QoS)是面向服务的应用能否成功的关键因素之一.因此,研究者们尝试从多个角度对QoS相关问题展开了研究.然而,现有工作普遍关注基于QoS的动态服务选择和组装等上层应用技术,而对于如何获取、存储、度量QoS等基础支持技术研究较少,而这些基础性工作对QoS相关的研究工作具有显著的重要性.此外,不同应用领域对Web Service QoS的需求不尽相同,因此,需要有一套灵活的机制支持在QoS模型定义、QoS度量方法、QoS信息采集等方面体现出的领域特性.针对这个问题,文中提出了一个可扩展的Web Service QoS信息管理框架,详细分析了该框架涉及到的重要方法与核心技术,并给出了该框架在北京大学软件构件库系统中的设计决策和方案.最后,介绍了文中框架在一个863计划项目中的应用实例,该实例展示了用户根据其应用的领域需求对本框架进行扩展并进行Web Service QoS管理的方法,从而验证了本管理框架的可扩展性及实用性.     

一种支持QoS预测的语义Web服务发现模型

针对不同用户对语义Web服务需要的偏好及发现的准确性和高效性的问题,提出了一种支持QoS预测的语义Web服务发现方法。首先,对历史用户按照用户情境进行聚类预处理,然后在每个簇中采用BP神经网络算法为当前用户预测其所需的QoS,匹配了服务的功能性需求后,在候选服务中,按照预测的QoS,为用户推荐相应服务。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

Web QoS及其保证方法

Internet的服务模式正由传统的数据通信与信息浏览向电子交易与服务转变,仅靠网络QoS机制并不能完全解决端到端的QoS控制问题。Web服务器系统作为核心设施,必须同样具备建立和支持QoS的机制与策略,对不同的用户或HTTP请求提供区分服务和性能保证。文中综述了Web QoS的发展情况、研究现状以及保证方法(包括请求分类机制的划分方法、Web服务供应商的Web系统解决方案以及无线网络的保证方法),并分析了进一步的研究方向。