【摘要】：性能表現(xiàn)對于Web系統(tǒng)而言尤為重要,而Web負(fù)載測試是確保Web系統(tǒng)性能的必要手段之一,因此Web負(fù)載測試具有重要的研究價(jià)值�，F(xiàn)有的負(fù)載測試方法存在用戶模型不夠真實(shí)、缺乏用戶模型預(yù)測方法等問題。針對這些問題,本文提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的Web負(fù)載測試用戶模型研究。首先,針對傳統(tǒng)負(fù)載測試用戶模型不夠真實(shí)的問題,提出了基于Web日志挖掘的興趣特征用戶模型(UCIP-LTUM)。該模型流程為:對Web日志文件進(jìn)行預(yù)處理,清除無用數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)用戶行為特征,為構(gòu)造用戶模型做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;構(gòu)造用戶訪問序列,搭建出用戶模型的基本框架;挖掘用戶興趣訪問路徑,構(gòu)造出行為模式接近于真實(shí)用戶的用戶模型。在該用戶模型的指導(dǎo)下進(jìn)行Web負(fù)載測試,可提高測試結(jié)果的精確度。其次,針對缺乏用戶模型預(yù)測方法的問題,提出了基于馬爾可夫鏈和貝葉斯定理的用戶模型預(yù)測算法(MAB-UPA)。該算法流程為:建立網(wǎng)頁類型相關(guān)性矩陣,得到網(wǎng)頁類型間的相關(guān)程度;利用馬爾可夫鏈,預(yù)測出用戶將要訪問的網(wǎng)頁類型;利用貝葉斯定理,在候選的網(wǎng)頁類型范圍內(nèi)預(yù)測出將要訪問的具體網(wǎng)頁;根據(jù)已有用戶行為特征數(shù)據(jù),預(yù)測出每一頁面的用戶行為特征。該算法預(yù)測出的用戶模型可保證與原有的用戶模型具有近似的真實(shí)程度。最后,借助性能測試工具LoadRunner11,以中國數(shù)值水池網(wǎng)站為實(shí)驗(yàn)對象,將用戶模型分為UCIP-LTUM用戶特征模型、MAB-UPA預(yù)測模型、無用戶特征的用戶模型,分組對網(wǎng)站進(jìn)行了負(fù)載測試實(shí)驗(yàn),并將各組用戶模型的測試結(jié)果與基準(zhǔn)測試結(jié)果進(jìn)行了對比分析。分析結(jié)果表明,本文提出的興趣特征用戶模型(UCIP-LTUM)和用戶模型預(yù)測算法(MAB-UPA)能夠有效地提高Web負(fù)載測試用戶模型的真實(shí)程度,從而提高Web負(fù)載測試結(jié)果的精確度。
【圖文】：

總響應(yīng)時(shí)間 T=請求傳輸時(shí)間(T1+T2+T3+T4)+服務(wù)處理時(shí)間(P1+P染時(shí)間 R1。一般來說，，一個(gè)網(wǎng)站的響應(yīng)時(shí)間越短越好[22]。)吞吐量圖 2-1 響應(yīng)時(shí)間計(jì)算圖

PTGM模型示意圖
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;TP311.13

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本文編號：2631087