一种环境因素敏感的WebService QoS监控方法?

• 作者: 冯钧 庄媛 张鹏程 朱跃龙 李雯睿
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 服务质量 影响因子 TF-IDF算法 加权朴素贝叶斯分类器 监控
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 系统软件与软件工程
• 页码范围: 1978-1992
• 页数: 15页
• 分类号: TP311
• 字数: 12200字
• 语种: 中文

摘要

面向服务系统的执行能力依赖第三方提供的服务,在复杂多变的网络环境中,这种依赖会带来服务质量(QoS)的不确定性。而QoS是衡量第三方服务质量的重要标准,因此,有效监控QoS是对Web服务实现质量控制的必要过程。现有监控方法都未考虑环境因素的影响,比如服务器位置、用户使用服务的位置和使用时间段负载等,而这些影响在实际监控中是存在的,忽略环境因素会导致监控结果与实际结果有悖。针对这一问题,提出了一种基于加权朴素贝叶斯算法wBSRM(weightednaive Bayes running monitoring)的Web Service QoS监控方法。受机器学习分类方法的启发,通过TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)算法计算环境因素的影响,通过对部分样本进行学习,构建加权朴素贝叶斯分类器。将监控结果分类,满足QoS标准为c0,不满足QoS标准为c1,监控时调用分类器得到c0和c1的后验概率之比,对比值进行分析,可得监控结果满足QoS属性标准、不满足QoS属性标准和不能判断这3种情况。在网络开源数据以及随机数据集上的实验结果表明：利用 TF-IDF 算法能够准确地估算环境因子权值,通过加权朴素贝叶斯分类器,能够更好地监控QoS,效率显著优于现有方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱跃龙	河海大学计算机与信息学院	83	627	13.0	21.0
2	张鹏程	河海大学计算机与信息学院	35	115	8.0	8.0
3	冯钧	河海大学计算机与信息学院	73	385	12.0	16.0
4	庄媛	河海大学计算机与信息学院	2	15	2.0	2.0
5	李雯睿	可信云计算与大数据分析重点实验室南京晓庄学院	2	12	1.0	2.0