一种面向QoS的Web服务动态评估模型

为了降低Web服务评价指标数据中人为主观因素的不确定性?服务提供商服务质量(QoS)的不确定性和确保指标项权重准确性,提出一种Web服务动态评估模型,运用灰色系统理论(GST)中的灰色处理方法对人为主观评分数据进行模糊化处理.同时,Web服务的主客观因子权重分别采用层次分析法(AHP)和改进的熵值赋权法计算,将主客观的权重进行组合计算综合权重,该模型具有反馈机制,通过QoS监测中心修正服务提供商提供的QoS值,能够自适应服务的动态变化.最后,仿真实验验证了本文所提出的评估模型不仅能适应动态变化的环境,而且能够保证用户选择服务的实际质量,克服了评价中出现的个体差异、恶意评价,实验结果表明,所提出的服务评估模型与选择策略具有可行性和实用性.

基于用户策略的Web服务动态选择方法研究

目前的Web服务选择方法主要是服务关键词语义和属性匹配、运行性能最优评估,未能很好考虑用户对服务质量的个性化需求。对用户需求、服务质量进行模型描述,结合用户策略给出了一个服务评估和选择算法,该算法根据服务请求者的满意度对候选服务进行评估和选择。与已有的服务性能选择方法相比,该方法更能满足个性化需求。