【摘 要】
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随着面向服务计算技术的发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Web服务,QoS逐渐成为评价和选择Web服务的重要依据。目前常用Web服务历史QoS的算术平均值来
【机 构】
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河海大学计算机与信息工程学院,法国里尔科学与技术大学基础信息科学学院
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随着面向服务计算技术的发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Web服务,QoS逐渐成为评价和选择Web服务的重要依据。目前常用Web服务历史QoS的算术平均值来近似服务的QoS,这种度量方法没有考虑Web服务QoS的动态性,不能准确地度量Web服务的QoS,从而造成被选择的Web服务以较大概率不能满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了一种基于事例推理(CBR)的QoS动态预测方法,该方法将Web服务的QoS与服务的外界环境、所处理的任务类型、任务大小关联起来,利用事例推理技术预
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