本文關(guān)鍵詞： QoS歷史數(shù)據(jù) 云服務(wù) 服務(wù)選擇 時(shí)間序列預(yù)測　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了進(jìn)一步分析QoS歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化,對現(xiàn)有的基于QoS歷史數(shù)據(jù)的云服務(wù)選擇算法進(jìn)行了改進(jìn)。將原算法中每一時(shí)間段的評價(jià)指標(biāo)權(quán)重由QoS歷史數(shù)據(jù)平均值獲得,修改為由該時(shí)間段對應(yīng)的QoS歷史數(shù)據(jù)獲得,更能發(fā)揮歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性。使用時(shí)間序列預(yù)測ARIMA模型對原QoS歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,把預(yù)測結(jié)果并入原數(shù)據(jù)集形成新的數(shù)據(jù)集,在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行服務(wù)選擇。設(shè)計(jì)了三個(gè)模型遞進(jìn)地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,通過對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法的性能效果。
[Abstract]:In order to further analyze the dynamic changes of QoS historical data. The existing cloud service selection algorithm based on QoS history data is improved. The weight of evaluation index in each time period of the original algorithm is obtained from the average of QoS historical data. Modified by the corresponding QoS historical data in this time period, the history data can play a more dynamic role. The time series prediction ARIMA model is used to predict the original QoS historical data. The prediction results are merged into the original data set to form a new data set, and service selection is carried out on the new data set. Three models are designed to carry out the experimental analysis step by step. The performance of the improved algorithm is verified by comparing the experimental results.
【作者單位】： 重慶大學(xué)軟件理論與技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61472051)
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)上云服務(wù)數(shù)量的大量增長,許多云服務(wù)提供商提供了很多功能類似的服務(wù),而這些服務(wù)往往在性能和價(jià)格上有差異。在此背景下,如何根據(jù)用戶的具體需求有效準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并選擇出最好的服務(wù)給用戶是一項(xiàng)非常重要的工作�；赒o S屬性的云服務(wù)決策方法是現(xiàn)今云服務(wù)選擇的

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1472376