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为了解决由于服务质量(QoS)历史数据缺失而造成基于QoS的Web服务选择无法得到满意结果的问题,提出一种基于混合协同过滤的Web服务质量预测方法.该方法根据目标用户和目标服务自身特性和相关区域信息,选用不同的预测方法计算缺失的QoS值.如用户(或服务)属于特殊用户类(或特殊服务类),或者服务对区域敏感,则采用基于用户和基于服务的预测方法.否则,利用改进后的欧氏距离测量服务和用户的相似度,并通过引入平衡因子整合基于用户和基于服务的2种不同预测方法.基于真实公开的数据集的实验结果表明,该方法具有较高的Web服务QoS的预测精度,尤其在历史QoS数据稀疏情况下. 相似文献
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与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。 相似文献
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近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6%和15.8%. 相似文献
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给出了一个符合JMx规范的MuleESB管理控制台的设计和实现方案。借助了该控制台可以远程管理MuleESB.查看MuleEsB服务器信息、MuleEsB及其服务的运行时状态和运行日志,也可以远程调用部署在MuleESB&服务方法。该控制台弥补了MuleESB不提供远程管理的开源实现的不足。实验证实,该控制台运行稳定可靠。 相似文献
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为有效提升基于微服务架构的遗留软件系统重构的自动化水平,根据存在依赖关系的两个类所操作的资源数据之间存在着一定相关性的原则,提出了一种资源约束下基于类依赖关系的微服务识别方法。首先,根据遗留软件程序中的类依赖关系构建类依赖关系图,并设置每个类的资源实体标签;然后,设计了基于资源实体标签的类依赖关系图划分算法,用以划分原软件系统和得到候选微服务;最后,合并依赖程度较高的候选微服务,从而得到最终的微服务集合。基于GitHub的4个开源项目的实验结果表明,所提方法具有高于90%的微服务划分准确率,证实了同时考虑不同类之间的依赖关系和资源约束对于微服务识别是合理和有效的。 相似文献
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基于模型检测技术,提出了一种适用于集成了规则引擎的企业服务总线中的消息规则路由的正确性验证方法。首先将基于规则的消息路由转换为服务模型六元组,然后再将服务模型六元组转换为NuSMV输入程序,最后通过NuSMV工具实现自动化验证。给出了一个贷款审批业务的服务规则。路由的正确性验证实例证明了该方法的可行性。 相似文献
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1引言在创建有关数据库操诈的网估时,常常会遇到这样一种情况,即一项业务涉及到多次的数据库修改,但是又把、须确保这样的修改都能成功,否则,如果其中的某几项操作失败了,而其他的几项成功了,则会造成数据库的数据不一致性,而这种数据的不一致性在大型动态交互性同站的运行中往往是致命的。为了避免这样的问题,需要引入事务操作机制、所谓事务是这样一种服务器操作,它可以包括很多步骤(例如定货、查看存货、付帐等),而所有的这些步骤只能整体返回操作是成功还是失败,也即要么是成功,要么是失败,而不可能部分是成功,部分是… 相似文献