【摘 要】
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随着面向服务的体系结构的快速发展,Web服务的数量每年都在不断增长,而这其中有大量的服务提供相同或相似的功能。具有相同或相似功能的Web服务的剧增增加了为服务使用者选择合适服务的困难,因此,Web服务的非功能特性成为服务选择和推荐决策的主要考虑因素。非功能属性描述了 Web服务可以为用户提供什么样的用户体验,用服务质量（Quality of Service,QoS）来表示,它成为从提供相似功能的服
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随着面向服务的体系结构的快速发展,Web服务的数量每年都在不断增长,而这其中有大量的服务提供相同或相似的功能。具有相同或相似功能的Web服务的剧增增加了为服务使用者选择合适服务的困难,因此,Web服务的非功能特性成为服务选择和推荐决策的主要考虑因素。非功能属性描述了 Web服务可以为用户提供什么样的用户体验,用服务质量（Quality of Service,QoS）来表示,它成为从提供相似功能的服务中抉择出最佳服务的决定性因素。服务质量包括静态QoS数据和动态QoS数据。静态QoS数据一般由服务提供商提供,并作为服务描述的一部分公开。对于动态的QoS数据,由于用户位置和网络环境的变化,不同的用户在不同的时间调用服务可能有不同的体验。因而,动态QoS数据是不稳定的,和时间相关的。因此,根据过去的观察值或服务调用者共享的QoS数据预测未来的QoS值成为服务计算领域的一个热点问题。在服务选择和推荐系统中,从候选服务中选择具有最佳QoS性能的服务至关重要。特别地,过去观察到的历史QoS值可以帮助我们识别出提供最佳QoS的服务。学者们提出了许多根据Web服务历史调用记录预测QoS的方法,尽管这些方法取得了良好的结果,但仍存在局限性:（1）这些方法通常将单个QoS数据作为一个基本单元进行分析,而忽略了 QoS时间序列的内在特征,在一个高度动态的环境中,如何从更细粒度的角度捕捉QoS数据的内在特征和时变规律,成为实现准确预测的关键问题之一;（2）这些方法通常针对特定的单个任务进行预测,如只关注如何预测服务的响应时间,没有考虑共享多个相关任务的学习表征,如何利用多任务学习挖掘特定时刻的服务质量以及前后时刻的服务质量关系,实现同时对以上多个任务进行预测,以提升模型的泛化能力,成为提高QoS预测性能的关键问题之二。针对第一个问题,论文将经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和多变量长短时记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）相结合,提出了一种混合QoS预测方法E-mLSTM。该方法旨在从更细粒度的角度充分捕捉QoS历史序列中的潜在信息,并执行准确的QoS预测。在两个真实的数据集开展的实验表明了所提方法在QoS预测性能方面的有效性。针对第二个问题,论文基于E-mLSTM模型,提出了一种将注意力机制和E-mLSTM相结合的多任务服务质量预测方法AE-mLSTM,该方法通过学习不同任务之间的共享表示,实现同时对特定时刻的服务质量和前后时刻的服务质量的关系进行预测。在两个真实的数据集上开展的实验表明,所提方法AE-mLSTM的预测性能优于该领域几种主流的代表性方法。
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