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为了解决Web服务QoS预测准确度不够的问题,针对QoS中隐藏的环境偏好信息和多类QoS隐藏的共同特征,提出一种基于特征深度融合的Web服务QoS联合预测方法。考虑QoS数据可以建模为用户-服务二部图,采用多组件图卷积神经网络进行特征提取和映射,采用加权融合方法对多类QoS特征进行同维映射。使用注意力因子分解机对映射后的特征向量进行一阶特征、二阶交互特征和高阶交互特征的提取,并结合各部分结果实现QoS联合预测。实验结果表明,所提方法在均方根误差和平均绝对误差方面优于现有QoS预测方法。 相似文献
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随着网络上发布的Web API服务越来越多,如何推荐给开发者用户感兴趣、信誉度高的Web API服务,以构建高质量高可信的软件服务系统,成为一个具有挑战性的研究问题。为此,提出一种基于用户使用历史与信誉评价的Web API服务推荐方法。计算用户使用历史记录与Web API之间的相似度,获得Web API的用户兴趣值。综合用户的Web API评分,调用Web API的Mashup服务的评价贡献和Alexa统计的Web API访问流量,获得Web API的信誉评价值。根据Web API的用户兴趣值以及信誉评价值,实现Web API的排名与推荐。实验结果表明,该方法推荐的Web API用户兴趣度DCG值高于SR-Based方法,服务信誉度DCG值高于UI-Based方法。 相似文献
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随着大数据时代的到来,大量企业采用混合云部署应用系统。针对现有云工作流调度方法未考虑工作流多个任务间隐私保护需求的不足,构建了混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度模型,并提出一种相应的云工作流调度算法(CPHC)。该算法可在混合云环境下调度多个云工作流应用,并在满足隐私暴露风险与截止时间约束的前提下,优化执行成本。最后,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。 相似文献
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Java中的Abstract Class与Interface技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
Abstract class和Interface是Java语言中对于抽象类定义进行支持的两种机制,正是由于这两种机制的存在,才赋予了Java强大的面向对象能力。Abstractc lass和Interface之间在对于抽象类定义的支持方面具有很大的相似性,因此很多开发者在进行抽象类定义时对于Abstract class和Interface的选择显得比较随意。但是,两者之间的区别还是很大的。文中从两者的定义、程序编辑、设计意图3个方面加以了比较。由此,对于它们的选择,反映出对于问题领域本质的理解和对于设计意图的理解是否正确、合理。 相似文献
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针对网络中海量的Web服务聚类时,因其表征数据稀疏而导致使用传统建模方法所获效果不理想的问题,提出了一种基于BTM主题模型的Web服务聚类方法。该方法首先利用BTM学习整个Web服务描述文档集的隐含主题,通过推理得出每篇文档的主题分布,然后应用K Means算法对Web服务进行聚类。通过与LDA、TF IDF等方法进行对比发现,该方法在聚类纯度、熵和F Measure指标上均具有更好的效果。实验表明,该方法能够有效解决因Web服务描述所具有的短文本性质而导致的数据稀疏性问题,可显著提高服务聚类效果。 相似文献
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基于信息熵多属性决策的Mashup服务推荐方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着Mashup服务的快速发展,如何在海量的服务集合中找到用户感兴趣的、服务质量高的Mashup服务,成为一个难题。针对该问题,提出一种基于信息熵多属性决策的Mashup服务推荐方法。首先建立用户兴趣模型和Mashup服务的质量(Quality of Service,QoS)模型;其次,利用信息熵多属性决策方法,预测用户对候选Mashup服务的综合评分,并将综合评分最高的Top-K Mashup服务推荐给用户;最后,在不同数据集上进行实验比较与分析,结果表明:基于信息熵多属性决策的Mashup服务推荐方法能够有效地为用户推荐其感兴趣的、高质量的Mashup服务。 相似文献
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如何为用户准确预测Web服务的QoS是最近的一个热点研究问题.考虑到Web服务的QoS可能受用户具体位置的影响,一些工作提出了位置感知的Web服务QoS预测方法.然而,很少有工作在实践中针对Web服务QoS与用户位置的相关性进行具体验证.提出了一套对Web服务QoS与用户位置的关系进行验证的方法,并使用真实的Web服务QoS数据集进行了实验.实验与分析发现:用户位置越邻近,他们在相同Web服务上观察到的QoS越相似;反过来也是如此.这些结果表明Web服务QoS与用户位置之间具有较强的相关性,可以为位置感知的Web服务QoS预测方法提供很好的依据. 相似文献
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如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的Web API服务集合,并辅助构建Mashup是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量是大家关注的焦点.为此,本文提出一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法HDP-FM(Hierarchical Dirichlet Processes-FactorizationMachines)为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库,利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量.其次,利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量,用于相似度的计算.最后将Mashup之间的相似度,WebAPI之间的相似度,Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入,评分排序获取用于推荐的Web APIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能,本文使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验,实验结果表明,HDP-FM方法在准确率,召回率,F-measure和NDCG@N等方面具有较好的性能. 相似文献
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事务处理技术是报告信息一致性和可靠性的关键技术,决定了Web服务是否可以应用于电子商务。类型化的数据、信息和知识等资源繁杂冗余,导致资源存储和处理效率低下,长事务的处理过程往往会持续较长时间,使得锁定资源的策略不能一直适用,为了协调事务型资源存储和计算代价,提出了一种投入驱动的事务处理方法。从资源建模、资源处理、处理优化和资源管理等角度进行研究,基于对现有知识图谱概念的拓展提出了一种三层可自动抽象调整的解决架构。这个架构包括:数据图谱、信息图谱和知识图谱等三个层面,关键在于对搜索目标资源对象类型转移代价和在资源存储空间上的存储代价的计算,并根据用户投入协同调整搜索目标资源对象的搜索机制和存储方案,从而降低资源搜索的时间复杂度和资源存储的空间复杂度,优化事务处理的时空效率。 相似文献