基于贝叶斯推理的Web服务质量评价方法

摘要:

为了对Web服务质量进行准确评价,提出了一种基于贝叶斯推理的Web服务质量评价方法.该方法首先从客观数据和主观数据两个方面,使用最大熵原理提取先验分布信息,然后通过贝叶斯推理出服务质量(quality of service,QoS)的分布参数,最后使用获得的QoS分布参数给出可信的QoS后验分布信息,从而对Web服务质量进行评价.大量的实验结果表明,本文提出的方法能够准确地对Web服务质量进行评价.

In order to obtain accurate measurement of Web service quality,this paper proposes a Web service quality measurement approach based on Bayesian inference.The approach firstly extracts the quality of service（QoS）prior distribution from the objective data and subjective data by Maximum entropy principle,and then Bayesian Inference is used to infer the QoS posterior distribution,finally,accurate QoS can be obtained.Some experiments are illustrated to show the accuracy of our approach for QoS measurement.

作者:

常国锋 马玉磊

机构地区:

新乡学院计算机与信息工程学院

出处:

《betway官方app 学报：自然科学版》 CAS 北大核心 2015年第2期152-157,共6页

基金:

河南省科技厅基础与前沿项目(132300410204) 河南省科技攻关计划项目(122102210407)

关键词:

WEB服务 服务质量 最大熵原理 贝叶斯推理

Web service quality of service Maximum entropy principle Bayesian inference

分类号:

TP919 [自动化与计算机技术]

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