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| 編輯推薦： |
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软件工程学科专业的教师、研究生和高年级本科生，从事Web 服务相关工作的研究和工程技术人员
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| 內容簡介： |
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随着Web服务的大量增加，服务质量（QualityofService，QoS）被视为判定一个服务是否成功的重要因素，受到越来越多的关注。但由于Internet的动态性和不可预知性，Web服务提供的服务质量存在极大的不确定，常常不能正常工作，对应用造成无法接受的性能下降。在此背景下，对Web服务QoS进行运行时监控成为提高服务质量的有效手段，但监控技术，仅仅是在服务质量异常发生后才监测到违约，这种情况下，服务异常已经发生，造成了损失。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 Web服务技术概述 1
1.1 面向服务计算与面向服务架构 1
1.2 Web服务和Web服务质量 2
1.3 本书的主要贡献 4
1.4 本书的章节安排 5
参考文献 9
第2章 Web服务QoS监控和预测技术综述 11
2.1 运行时监控技术 11
2.1.1 运行时监控一般过程 11
2.1.2 运行时监控与传统验证模型检验技术的比较 12
2.2 Web服务QoS监控技术研究现状 13
2.2.1 传统Web服务QoS相关监控技术 13
2.2.2 概率监控方法 13
2.3 Web服务QoS预测技术 15
2.4 Web服务QoS预测技术研究现状 16
2.4.1 基于相似度的预测方法 16
2.4.2 基于人工智能的预测方法 18
2.4.3 基于时间序列的预测方法 19
参考文献 19
第3章 基于贝叶斯统计的Web服务QoS监控方法 22
3.1 引言 22
3.2 概率时态逻辑PLTL3 22
3.3 贝叶斯统计监控 24
3.3.1 基本原理 24
3.3.2 算法实现 27
3.4 实验及结果分析 30
3.5 本章小结 35
参考文献 35
第4章 环境因素敏感的Web服务QoS监控方法wBSRM 36
4.1 引言 36
4.2 预备知识 37
4.2.1 加权朴素贝叶斯分类器 37
4.2.2 二项分布的经验贝叶斯估计 38
4.2.3 TF-IDF算法 39
4.3 一种考虑环境因素影响的Web服务QoS监控方法 40
4.3.1 方法概述 40
4.3.2 核心算法 42
4.4 实验及结果分析 45
4.4.1 实验环境配置 45
4.4.2 实验结果与分析 46
4.5 本章小结 53
参考文献 54
第5章 结合信息增益和滑动窗口的Web服务QoS监控方法 56
5.1 引言 56
5.2 预备知识 57
5.2.1 信息熵与信息增益 57
5.2.2 结合信息增益的改进TF-IDF 加权 58
5.3 一种时效感知的动态加权Web服务QoS监控方法IgS-wBSRM 59
5.3.1 IgS-wBSRM方法引入与概述 59
5.3.2 IgS-wBSRM方法实现 61
5.4 实验及结果分析 65
5.4.1 实验数据集及环境配置 66
5.4.2 自定义模拟数据集下的实验分析与验证 66
5.4.3 真实数据集下的实验分析 69
5.4.4 时间效率分析 71
5.5 本章小结 72
参考文献 73
第6章 一种基于信息融合的多元QoS监控方法 75
6.1 引言 75
6.2 基于信息融合的多元QoS监控方法 76
6.2.1 数据预处理 77
6.2.2 计算特征因子分类倾向性 78
6.2.3 基于特征因子与分类的相关性的贝叶斯分类器模型 79
6.2.4 算法描述 79
6.3 实验及结果分析 80
6.3.1 实验设置 80
6.3.2 实验结果分析 83
6.3.3 时间效率分析 86
6.4 本章小结 87
参考文献 87
第7章 基于组合贝叶斯模型的Web服务QoS预测方法 89
7.1 引言 89
7.2 贝叶斯组合模型 89
7.2.1 时间序列特征识别 90
7.2.2 组合预测基本原理 90
7.3 基本模型 91
7.3.1 基于小波分析的ARMA 模型 92
7.3.2 小波神经网络 95
7.3.3 ARIMA-GARCH模型 97
7.3.4 K-近邻预测模型 99
7.3.5 RBF神经网络模型 99
7.3.6 多元回归分析模型 100
7.4 模型评估标准 101
7.4.1 预测模型精度评估 101
7.4.2 预测模型有效性评估 102
7.5 实验及结果分析 104
7.6 本章小结 113
参考文献 113
第8章 基于径向基神经网络的Web服务QoS组合预测方法 115
8.1 引言 115
8.2 预备知识 116
8.2.1 灰色预测 116
8.2.2 遗传算法 117
8.2.3 检验方法 118
8.3 Web服务QoS组合预测方法 120
8.3.1 方法概述 120
8.3.2 基于K-S 检验的时间序列模型 121
8.3.3 改进的GM1，1动态预测模型 126
8.3.4 HGA-RBFC 模型 128
8.4 实验及结果分析 134
8.4.1 软硬件环境 134
8.4.2 实验设置 134
8.4.3 实验结果与分析 139
8.5 本章小结 152
参考文献 152
第9章 基于深度学习模型的Web服务QoS预测方法 154
9.1 引言 154
9.2 预备知识 155
9.2.1 深度神经网络模型 155
9.2.2 小波变换 158
9.2.3 神经网络性能优化 159
9.3 基于深度学习的Web服务QoS预测方法研究 161
9.3.1 方法概述 161
9.3.2 数据预处理 163
9.3.3 改进的粒子群算法 168
9.3.4 粒子群算法改进的DBN 预测模型 172
9.3.5 GPU 加速计算 175
9.4 实验及结果分析 176
9.4.1 软硬件环境 176
9.4.2 实验设置 176
9.4.3 实验结果与分析 180
9.5 本章小结 188
参考文献 188
第10章 基于贝叶斯网络模型云服务QoS预测方法 190
10.1 引言 190
10.2 预备知识 191
10.2.1 BP 神经网络预测模型 191
10.2.2 算术平均值预测模型 192
10.2.3 贝叶斯网络预测模型 193
10.3 云服务QoS预测方法 194
10.3.1 方法概述 194
10.3.2 方法流程 195
10.4 实验及结果分析 206
10.4.1 实验软硬件环境 206
10.4.2 实验工具箱 207
10.4.3 验证方案 208
10.4.4 实验设置 209
10.4.5 实验结果与分析 211
10.5 本章小结 219
参考文献 219
第11章 基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法 221
11.1 引言 221
11.2 预备知识 223
11.2.1 相空间重构 223
11.2.2 LM算法 224
11.3 一种基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法 225
11.3.1 数据收集和预处理 225
11.3.2 LM算法改进的RBF 神经网络预测模型 227
11.4 实验及结果分析 231
11.4.1 实验设置 231
11.4.2 实验过程 232
11.4.3 实验结果与分析 233
11.5 本章小结 239
参考文献 239
第12章 Web服务QoS监控工具 242
12.1 引言 242
12.2 Web服务QoS监控工具的设计 243
12.2.1 Web服务QoS监控工具的整体设计 243
12.2.2 Web服务QoS监控方法的详细设计 246
12.2.3 Web服务QoS监控工具的数据形式 249
12.2.4 Web服务QoS监控工具界面 250
12.3 Web服务QoS监控工具的实现 251
12.3.1 开发环境及工具 251
12.3.2 Web服务QoS监控工具的程序结构 252
12.3.3 Web服务QoS监控工具的数据结构 252
12.3.4 Web服务QoS监控方法的实现与分析 253
12.3.5 Web服务QoS监控工具的Web端实现 260
12.3.6 不同监控方法的比较与分析 261
12.4 本章小结 266
参考文献 266
第13章 Web服务QoS预测工具 267
13.1 引言 267
13.2 Web服务QoS预测工具的设计 268
13.2.1 Web服务QoS预测工具架构 268
13.2.2 Web服务QoS预测工具整体设计 269
13.2.3 Web服务QoS预测数据形式 270
13.2.4 Web服务QoS预测工具的功能结构 271
13.2.5 Web服务QoS预测工具界面设计 272
13.2.6 预测模块的详细设计 274
13.3 Web服务QoS预测工具的实现 278
13.3.1 开发平台及工具 278
13.3.2 工具的程序结构 278
13.3.3 工具的客户端和服务器端实现 280
13.3.4 主要功能模块的实现 282
13.3.5 工具测试与分析 291
13.4 本章小结 298
参考文献 298
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