基于QoS感知的Web服务推荐算法

为了改进Web服务推荐的准确性,通过分析现有Web服务推荐算法的面临的主要问题,提出了一种基于地域划分的Web服务推荐方法。该算法对Web服务进行区域划分,并对区域内Web服务进行分类,根据用户区域位置,计算消费者之间及服务之间的相似程度,并以此相似度为基础对使用者并未调用过的服务的质量进行预测。基于大量真实数据的实验显示,该算法在推荐准确性方面优于现有的基于协同过滤的Web服务推荐算法。     

Web服务QoS与用户位置的相关性实证研究

如何为用户准确预测Web服务的QoS是最近的一个热点研究问题.考虑到Web服务的QoS可能受用户具体位置的影响,一些工作提出了位置感知的Web服务QoS预测方法.然而,很少有工作在实践中针对Web服务QoS与用户位置的相关性进行具体验证.提出了一套对Web服务QoS与用户位置的关系进行验证的方法,并使用真实的Web服务QoS数据集进行了实验.实验与分析发现:用户位置越邻近,他们在相同Web服务上观察到的QoS越相似;反过来也是如此.这些结果表明Web服务QoS与用户位置之间具有较强的相关性,可以为位置感知的Web服务QoS预测方法提供很好的依据.     

一种考虑QoS数据可信性的服务选择方法

随着Internet上功能相似的Web服务的逐渐增多,在运行时刻基于服务质量(QoS)对Web服务进行查找和选择已成为研究热点.现有的基于QoS的服务选择方法通常假定服务提供者和使用者给出的QoS数据都是真实可信的,然而这一假设在实际中往往很难保证.为此,提出了一种考虑QoS数据可信性的服务选择方法.方法从QoS数据来源的角度对质量属性进行分类和计算:对于数据来自服务提供者的质量属性,使用以往运行数据统计,对提供者的QoS数据进行修正;对于数据来自服务使用者的质量属性,通过计算用户间以往反馈的相似程度权衡不同QoS反馈数据的可信程度.对此给出了实现框架,并通过一组模拟实验说明该方法能够有效地削弱不可信的QoS数据对服务选择的影响,增强了Web服务选择结果的准确性.     

基于服务调用特征模式的个性化Web服务QoS预测方法

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.     

基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐算法

基于服务质量（QoS）的Web服务推荐能在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户非功能需求的Web服务,但QoS属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题,提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的QoS预测算法ClustTD,该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组,分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解,将局部和全局张量分解的QoS预测值进行加权组合,同时考虑了局部和全局因素,获得最终QoS预测值。实验结果表明,该算法具有较高的QoS预测准确率和Web服务推荐质量,并能在一定程度上解决数据稀疏性问题。     

基于模糊集的面向服务计算QoS扩展模型

面向服务的研究是当今网络应用研究的热点,服务的QoS计算又是其中的重要部分.已有文献建立过一些服务质量评价模型,用于服务QoS的计算,但是将用户对服务的期望和上下文一起加以考虑的却极少.对具有相似期望的用户进行选择,只允许具有相似期望的评价影响对服务的总评价,并应用模糊数学思想,根据属性的权重和用户的权重,提出一种QoS的模糊计算模型,从而得到更加精确而有意义的QoS度量.     

基于云模型的Web服务QoS预测

随着近年来Web服务数量的快速增长,用户-服务QoS(Quality of Service)记录矩阵变得日益稀疏。为了解决传统协同过滤算法在稀疏数据集上预测精确性不高的问题,利用欧几里得距离对数值敏感的特点,将云模型特征向量的欧几里得距离转换成云模型的相似度。对基于云模型的协同过滤算法改进,并将改进算法用于Web服务QoS的动态预测。考虑用户调用同一服务提供商的不同服务有相似体验,再结合云模型的相似度对QoS记录矩阵进行填充,在预测用户调用某服务的QoS时使用填充后的QoS记录矩阵进行计算,从而有利于解决稀疏矩阵下预测准确度难以提高的问题。实验表明,使用该算法的预测结果相较于传统的协同过滤算法有更低的平均绝对误差(MAE),能获得更高的推荐质量。     

具有服务质量支持的查询优化技术

很多应用程序需要访问网格环境中分布、异构的数据源,目前的查询优化技术并没有考虑网格环境中数据源的动态特征,导致数据访问质量较差。针对该问题,使用基于管道并行方式的分层管道树对多连接表达式进行优化,并在查询优化过程中考虑用户的QoS要求。仿真实验表明该方法有效,可以为不同类型的用户提供具有QoS支持的数据访问服务。     

Web服务QoS数据多源采集方法及实现

随着Web服务的迅速发展,Web服务的服务质量,即QoS(Quality of Service,以下简称QoS)成为面向服务的应用能否成功的关键因素之一.目前的研究大多集中在基于QoS的Web服务应用,如支持QoS的动态服务组装和调度等;这些研究大多建立在能够获取大量真实可用的Web服务的QoS数据的假设之上.然而现有的研究缺乏一个灵活完善可用的QoS获取框架,QoS数据的获取存在获取方式单一、QoS数据量过少、获取的QoS数据不准确等问题.现以Web服务QoS数据的获取为研究对象,给出一个Web服务多源QoS数据采集框架,该框架包含了QoS数据的获取、存储及QoS的度量,为基于QoS的Web服务应用提供了基本的支持;基于该框架,从Web服务客户端、Web服务提供端、Web服务在线测试端等多个采集端设计并实现了多源Web服务QoS数据的采集,并通过实验证明了所提出方法的有效性与实用性.     

基于QoS要求的QoS估计方法

分析目前服务质量(QoS)及其估计的现状和问题,从灵活性和准确性的角度出发,给出QoS参考矩阵及一个服务质量模型,包括服务时间、服务代价、完整性、可用性、信誉等5个QoS特性。在该模型基础上,提出了一种QoS估计方法,从服务使用端收集质量信息,利用一种模糊的基于用户QoS要求的QoS估计方法对服务的质量进行计算。实验分析表明了该方法的正确性及可行性。     

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.     

基于QoS的网格资源管理

资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点,目前的研究工作大多致力于解决异构性问题,对于在交付无缝QoS(quality of service)前提下提高资源分配性能方面还缺乏深入的研究.而且,目前对网格QoS的研究集中于将多媒体网络QoS的相关成果融入网格体系架构中以提供对网格QoS的支持,而缺少对网格QoS的特性进行系统化的研究与归纳.为此,提出了网格QoS的层次结构模型,并对其中承上启下的虚拟组织层QoS参数进行了新的分类和测量;然后,利用SNAP(service negotiation and acquisition protocol)协议对基于网格QoS层次结构模型的网格QoS参数的映射转换过程进行了分析;最后,设计了网格资源管理仿真系统,并运用相关的网格QoS的研究改进了现有的Min-Min算法.仿真实验结果表明,基于QoS的网格资源管理可以在满足用户QoS需求下,有效地提高网格资源的利用率和服务请求的成功率.     

Iterative selection algorithm for service composition in distributed environments

In service oriented architecture （SOA）, service composition is a promising way to create new services. However, some technical challenges are hindering the application of service composition. One of the greatest challenges for composite service provider is to select a set of services to instantiate composite service with end- to-end quality of service （QoS） assurance across different autonomous networks and business regions. This paper presents an iterative service selection algorithm for quality driven service composition. The algorithm runs on a peer-to-peer （P2P） service execution environment--distributed intelligent service execution （DISE）, which provides scalable QoS registry, dynamic service selection and service execution services. The most significant feature of our iterative service selection algorithm is that it can work on a centralized QoS registry as well as cross decentralized ones. Network status is an optional factor in our QoS model and selection algorithm. The algorithm iteratively selects services following service execution order, so it can be applied either before service execution or at service run-time without any modification. We test our algorithm with a series of experiments on DISE. Experimental results illustrated its excellent selection and outstanding performance.     

一种提供延迟保证的多级FIFS队列包调度算法

包调度算法是提供服务质量保证的一个重要部分.传统的每流区分的包调度方法通常不能支持较好的扩展性,不适应当前网络带宽的迅速增长.而非每流区分的方法又不能提供每流的服务保证.动态包状态(dynamic packet state,简称DPS)方法提供了一种在无须维护每流状态下提供保证服务的方法,该方法在保证服务质量的同时大大提高了扩展性.但是它仍然需要每包的调度,其复杂度和包的数量有关.在DPS的基础上提出了一种用多级FIFS队列提供延迟保证的包调度算法,并给出了该算法实现服务保证的约束条件.理论分析和仿真实验结果都表明:该算法可以实现常数时间的包调度复杂性,同时具有和DPS同样的延迟性能.     

QuCOM:一种面向构件系统的QoS管理模型

在性能变化不确定的系统内,不同的应用处于竞争和共享有限的系统资源、并受其变化影响的环境中．在系统运行时,对于需要QoS保证的应用,为保证其QoS属性,应能适应于这种环境．考虑到系统资源的全局管理特性,仅从应用中增加适应机制是不够的,还需在系统层中增加QoS管理机制．为此,给出了一种面向构件系统的QoS管理模型——QuCOM（quality component）及其集成到系统构件框架的方法,使基于QuCOM开发的构件应用能够适应于变化的系统环境,并为了验证QuCOM的有效性,以一个视频流应用为例,给出了相关实验数据分析．     

无线传感器网络QoS路由研究进展*

传统网络中的服务质量(quality of service,QoS)路由协议很难直接有效地应用到无线传感器网络中,因此人们针对无线传感器网络提出了一些新的QoS路由协议。首先探讨了无线传感器网络中QoS路由协议的一些特点,分析了设计QoS路由协议所面临的挑战;然后着重分析了当前提出的一些QoS路由协议的QoS机制、特点以及优缺点,并对这些路由协议进行了分类和比较;最后总结了QoS路由协议未来的研究策略和发展趋势。     

光突发交换网络中支持服务质量的一种新方案

提出了光突发交换网络支持服务质量的一种新方案.在此方案中,核心节点根据到达的数据突发的优先级别,将每一出口链路的数据信道进行分组.每一组别的数据信道数主要取决于相应优先级别的数据流量.通常情况下,属于某优先级别的数据突发会被调度在相应组别的数据信道上.在高优先级别的数据突发未能预留在其相应组别的数据信道上时,可尝试为其在低组别的数据信道上预留,甚至抢占低组别内已经被预留的信道;低优先级别的数据突发不能被预留在高组别的数据信道上.另外,也考察了抢占数据突发长度与被抢占数据突发长度之间的关系.     

具有QoS保证的MPLS网络生存性策略*

概述了保证QoS的MPLS网络生存性中各种保护和恢复策略,包括它们对QoS的不同要求、算法思想、应用领域、各自的优缺点等.将MPLS网络生存性与DiffServ模型结合起来,针对不同的业务要求选出不同的保证QoS的生存性方法.     

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。     

一种支持服务关联的Web服务选择方法

目前存在的大多数基于QoS(quality of service)的Web服务选择方案都忽略了服务之间的关联关系, 认为服务之间是相互独立的, 使得组合服务的结果与实际有所偏差。为了提高组合Web服务QoS的精确性, 考虑到服务之间的关联关系对组合服务质量的影响, 分别对服务之间的接口关联、业务关联和统计关联三种关联关系进行研究, 提出了一种基于关联度的关联服务集合发现方法, 将支持服务关联的选择问题转换为混合整数规划模型进行求解。实验结果表明, 考虑服务之间的关联关系会提高组合Web服务的质量。