基于混合协同过滤的Web服务QoS预测方法

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.     

面向移动云计算的自适应服务选择方法研究

Despite the rapid advances in mobile tech-nology, many constraints still prevent mobile de-vices from running resource-demanding applica-tions in mobile environments. Cloud computing with flexibility, stability and scalability enables ac-cess to unlimited resources for mobile devices, so more studies have focused on cloud computing- based mobile services. Due to the stability of wire-less networks, changes of Quality of Service (QoS) level and user' real-time preferences, it is becoming challenging to determine how to adaptively choose the “appropriate”service in mobile cloud compu-ting environments. In this paper, we present an a-daptive service selection method. This method first extracts user preferences from a service's evaluation and calculates the similarity of the service with the weighted Euclidean distance. Then, they are com-bined with user context data and the most suitable service is recommended to the user. In addition, we apply the fuzzy cognitive maps-based model to the adaptive policy, which improves the efficiency and performance of the algorithm. Finally, the experi-ment and simulation demonstrate that our approach is effective.     

基于模型检测的服务规则路由正确性验证方法

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。     

基于响应时间的Web服务器性能评测方法

Web服务器的性能评测是Web服务容量规划和服务部署中的重要问题.针对目前方法在评测实际应用场景中的不足,根据峰值负载之前响应时间与用户请求量存在的指数关系,提出Web服务器性能评测模型MBRT(Web Server performanceevaluation Model Based on Response Time),根据响应时间建模可以避免分析的不全面,有效的避免传统模型的局限性,然后基于MBRT提出具体评测方法,同时使用一元线性回归模型的显著性特征验证MBRT的准确性.最后为了显示MBRT的有效性和高效性,在Web服务器实际评测环境中对MBRT进行验证和评估,并与已有模型进行比较.     

智能化边缘计算专题序言

新型基础设施建设包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用.与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序可以部署在网络边缘设备中,边缘服务器可以直接与用户进行业务交互并对相关数据进行处理.同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于边缘计算模式的新兴应用能适应复杂多态、随需应变和广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟和优良服务的交互体验等.     

Web服务行为一致性与相容性判定

Web服务行为相容性和一致性是保证服务组装的正确性和可靠性的关键.然而,如何有效快捷的对其判定是一大难点.在深入分析服务行为特点的基础上,引入Martin-Lf类型论(简称:MTT),并针对其在服务动态行为描述上的不足进行有益的扩展.然后,基于扩展后MTT的相关理论,给出服务行为相容性和一致性的证明规则.最后,通过实例给出服务行为相容性和一致性判定过程,并分析其复杂度.     

基于超级账本的集群联邦优化模型

联邦学习作为分布式机器学习框架,在数据不离开本地的情况下,通过共享模型参数达到协作训练的目标,一定程度上解决了隐私保护问题,但其存在中心参数服务器无法应对单点故障、潜在恶意客户端梯度攻击、客户端数据偏态分布导致训练性能低下等问题。将去中心化的区块链技术与联邦学习相结合,提出基于超级账本的集群联邦优化模型。以超级账本作为分布式训练的架构基础,客户端初始化后在本地训练向超级账本传输模型参数及分布信息,通过聚类优化联邦学习模型在客户端数据非独立同分布下的训练表现。在此基础上,随机选举客户端成为领导者,由领导者代替中央服务器的功能,领导者根据分布相似度和余弦相似度聚类并下载模型参数聚合,最后客户端获取聚合模型继续迭代训练。以EMNIST数据集为例,数据非独立同分布情况下该模型平均准确率为79.26%,较FedAvg提高17.26%,在保证准确率的前提下,较集群联邦学习训练至收敛的通信轮次减少36.3%。     

QoS驱动的服务动态替换方法

在基于SOA(Service-Oriented Architecture)的软件中,为了适应用户对软件QoS(Quality of Service)值要求的改变或是组成软件的Web服务本身QoS值的不稳定,需要对软件进行重配置,使其QoS值达到用户要求。提出一个QoS驱动的动态替换算法,通过对软件的QoS的监测结果或用户所提出的QoS需求,确定动态替换目标。通过目标的替换,使配置后的软件满足用户需求。理论分析和实验结果都说明了算法的可行性和有效性。     

区块链技术专题序言

区块链作为新一代分布式记账(Distributed Ledger Technology,DLT)的核心技术,具有去中心化、分布式、去信任、不可篡改、可追溯等优点.通过对分布式数据存储、点对点传输、共识机制、密码学和智能合约等技术的集成,可有效地解决传统交易模式中的数据造假行为,这被认为是构建未来"信任互联网"和"价值互联网"的支撑性技术,受到了金融投资界、智能制造界、工业界、学术界以及政府部门的重视.区块链的应用领域已由金融领域延伸至供应链管理、征信系统、身份认证、物联网等.     

当前高校计算机教学存在的突出问题及解决对策探讨

随着教育改革的不断深入和经济水平的不断发展,当前社会上对于计算机的需求已经越来越多,因而高校的计算机教学在现如今的社会当中就显得尤为重要。而目前高校当中的计算机教育基本上分为两类,第一类是计算机的专业教育,而另一类的就是指的非计算机专业的通识教育,也就是非计算机专业的,要求必须要掌握的计算机基础知识。而不管从哪个方面来说,计算机的教育在当前的高等教育当中,甚至是社会当中都占据非常重要的地位。但是,在当前的高校计算机教学当中还是存在着一些的问题,因此,本文将从当前的高校计算机教学方面进行分析,找出存在的问题以及解决的方法。