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面向使用环境的端到端Web服务推荐方法

作　者: 徐鹏
导　师: 张斌
学　校: 东北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: Web服务 Web服务质量(QoS) 客户为中心的QoS 端到端服务性能 Web服务推荐
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 29次
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内容摘要

随着Web服务(以下称WS)的兴起,Internet上涌现出了大量提供公共WS的服务提供者。随之而来的,许多不同的WS提供者提供相同或相似服务功能的现象也开始在网络上大量出现。当选取一个WS时,服务质量(QoS)是一个非常重要的考虑因素。当前的WS选取和推荐主要是基于服务器端的性能属性的,然而实际情况是,WS客户端分布在多种不同的环境中,不同客户对同一个服务所感知到的性能是大不相同的。因此,已往单一基于服务器端性能的推荐机制不能保证其有效性。如何针对客户所在的使用环境,为其选择最适合的服务就成为目前研究的热点问题。针对这个需求,本文研究的核心问题是在已经满足WS功能需求的前提下,如何针对用户所处的不同使用环境,推荐给客户最适合它的服务。本文深入研究不同使用环境对客户感知服务质量的影响,提出一种集成WS监测、分析、评价和推荐框架的新型推荐方法。该方法以端到端WS监测为基础,客户端对服务质量的感知为依据,克服了已往推荐方法单方面信任服务提供者或者第三方监测的弊端。本文在评价Web服务质量时选取了QoS指标中最重要属性之一：性能。建立以客户为中心的QoS指标体系,明确提出了客户在感知服务QoS属性中的中心地位。在对服务感知质量研究的基础上,本文对面向使用环境的端到端Web服务推荐机制作了研究。该推荐机制主要包含3个组成部分：端到端监测、客户分组、服务推荐。基于客户调用服务时使用环境的不同,本文重点对客户分组方法进行了深入研究,依据客户感知的吞吐率,通过聚类和推论算法对客户进行分组,并逐层深入和细化,通过合理的分组使组内的客户相似性达到最大,而组间的客户使用环境有明显不同。最后本文通过在互联网环境下的实验,展示了使用本文所提出的评价技术的推荐方案,验证了推荐方法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-14
  1.1 课题背景和意义  10-11
  1.2 研究的主要问题及主要研究内容  11-12
  1.3 论文的组织与结构  12-14
第2章相关研究  14-24
  2.1 动态Web服务质量监测技术  14-17
    2.1.1 基于对底层网络数据包进行监测的方法  15
    2.1.2 基于代理(Proxy)的方法  15-16
    2.1.3 基于修改SOAP引擎库的方法  16
    2.1.4 基于应用响应测量(ARM)API的方法  16-17
  2.2 目前主要QoS评价方法  17-20
    2.2.1 QoS指标体系的定义  17-18
    2.2.2 基于QoS行为属性的评价方法  18-19
    2.2.3 基于综合评价的QoS评价方法  19-20
    2.2.4 基于多维QoS模型的评价方法  20
  2.3 Web服务推荐方法  20-23
    2.3.1 基于UDDI服务订阅的Web服务推荐机制  21-22
    2.3.2 使用序列挖掘的Web服务推荐方法  22
    2.3.3 个性化的Web服务推荐方法  22-23
  2.4 小结  23-24
第3章面向使用环境的端到端WEB服务推荐机制  24-38
  3.1 研究背景  24-26
  3.2 面向使用环境的端到端Web服务推荐框架  26-34
    3.2.1 端到端QoS监测模型  27-30
    3.2.2 客户分组过程  30-32
    3.2.3 Web服务推荐过程  32-34
  3.3 以客户为中心的Web服务QoS性能指标体系  34-37
  3.4 小结  37-38
第4章客户分组方法  38-54
  4.1 客户分组的动机  38-40
  4.2 客户分组指标属性  40-45
    4.2.1 客户分组的静态属性  40-41
    4.2.2 客户分组的动态属性  41-42
    4.2.3 特殊服务的处理  42-43
    4.2.4 属性分组模型  43-45
  4.3 客户分组过程及客户分组算法  45-49
    4.3.1 基于聚类客户分组算法  45-48
    4.3.2 累加分组的触发时机  48-49
  4.4 分组结果及推论算法  49-53
    4.4.1 分组结果分析  50
    4.4.2 分组指标推论算法  50-53
  4.5 小结  53-54
第5章面向使用环境的端到端WEB服务评价与推荐算法  54-66
  5.1 基于使用环境的端到端Web服务的评价方法  54-57
    5.1.1 自相似评价  55
    5.1.2 组相似评价  55-56
    5.1.3 按发布值评价  56-57
  5.2 数据对象间的相异度度量方法  57-58
  5.3 服务推荐值可信水平的计算  58-62
    5.3.1 Beth信任度评估模型分析  58-59
    5.3.2 面向使用环境的端到端Web服务推荐值可信计算  59-62
  5.4 基于使用环境的端到端Web服务推荐  62-65
    5.4.1 服务推荐方式  62-63
    5.4.2 服务推荐算法  63-65
  5.5 小结  65-66
第6章实验与分析  66-82
  6.1 实验环境  66-69
    6.1.1 网络部署方案  66-67
    6.1.2 实验用Web服务及QoS的说明  67-69
  6.2 监测数据获取  69-71
    6.2.1 Web服务性能监测  69-70
    6.2.2 客户端环境监测  70-71
  6.3 客户分组实验  71-75
    6.3.1 静态分组  71-72
    6.3.2 动态分组  72-75
  6.4 服务推荐实验  75-79
    6.4.1 服务推荐  75-78
    6.4.2 可信推荐  78-79
  6.5 实验结果综合分析  79-81
  6.6 小结  81-82
第7章结论  82-84
参考文献  84-87
致谢  87

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