作者：张鹏程，王继民，赵和松著
页数：298页
出版社：科学出版社
出版日期：2017
ISBN：9787030549747
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内容简介
《Web服务QoS监控和预测技术》从 Web 服务质量的监控和预测技术两个方面着手，系统而全面地介绍服务质量的动态管理技术，为终端用户提供满意的 Web 服务。《Web服务QoS监控和预测技术》共13章。第1 章介绍 Web 服务和 Web 服务质量的基础知识。第2 章介绍 Web 服务监控和预测的一般思想与研究现状。第3 章～第6 章介绍各种 Web 服务质量的监控方法，包括基于贝叶斯统计、加权朴素贝叶斯、结合信息增益和滑动窗口机制及多元的监控方法。第7 章～第11 章介绍各种 Web 服务质量的预测方法，包括基于贝叶斯组合预测模型、径向基神经网络、贝叶斯网络模型和深度学习的服务 Qo S 预测方法。第12 章和第13 章介绍 Web 服务监控和预测的原型工具。
本书特色
本书从Web服务质量的监控和预测技术两个方面着手，系统而全面地介绍服务质量的动态管理技术，为终端用户提供满意的Web服务。全书共13章。第1章介绍Web服务和Web服务质量的基础知识。第2章介绍Web服务监控和预测的一般思想与研究现状。第3章～第6章介绍各种Web服务质量的监控方法，包括基于贝叶斯统计、加权朴素贝叶斯、结合信息增益和滑动窗口机制及多元的监控方法。第7章～第11章介绍各种Web服务质量的预测方法，包括基于贝叶斯组合预测模型、径向基神经网络、贝叶斯网络模型和深度学习的服务QoS预测方法。第12章和第13章介绍Web服务监控和预测的原型工具。
目录
第1章 Web服务技术概述
1.1 面向服务计算与面向服务架构
1.2 Web服务和Web服务质量
1.3 本书的主要贡献
1.4 本书的章节安排
参考文献
第2章 Web服务QoS监控和预测技术综述
2.1 运行时监控技术
2.1.1 运行时监控一般过程
2.1.2 运行时监控与传统验证模型检验技术的比较
2.2 Web服务QoS监控技术研究现状
2.2.1 传统Web服务QoS相关监控技术
2.2.2 概率监控方法
2.3 Web服务QoS预测技术
2.4 Web服务QoS预测技术研究现状
2.4.1 基于相似度的预测方法
2.4.2 基于人工智能的预测方法
2.4.3 基于时间序列的预测方法
参考文献
第3章 基于贝叶斯统计的Web服务QoS监控方法
3.1 引言
3.2 概率时态逻辑PLTL3
3.3 贝叶斯统计监控
3.3.1 基本原理
3.3.2 算法实现
3.4 实验及结果分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 环境因素敏感的Web服务QoS监控方法wBSRM
4.1 引言
4.2 预备知识
4.2.1 加权朴素贝叶斯分类器
4.2.2 二项分布的经验贝叶斯估计
4.2.3 TF-IDF算法
4.3 一种考虑环境因素影响的Web服务QoS监控方法
4.3.1 方法概述
4.3.2 核心算法
4.4 实验及结果分析
4.4.1 实验环境配置
4.4.2 实验结果与分析
4.5 本章小结
参考文献
第5章 结合信息增益和滑动窗口的Web服务QoS监控方法
5.1 引言
5.2 预备知识
5.2.1 信息熵与信息增益
5.2.2 结合信息增益的改进TF-IDF加权
5.3 一种时效感知的动态加权Web服务QoS监控方法IgS-wBSRM
5.3.1 IgS-wBSRM方法引入与概述
5.3.2 IgS-wBSRM方法实现
5.4 实验及结果分析
5.4.1 实验数据集及环境配置
5.4.2 自定义模拟数据集下的实验分析与验证
5.4.3 真实数据集下的实验分析
5.4.4 时间效率分析
5.5 本章小结
参考文献
第6章 一种基于信息融合的多元QoS监控方法
6.1 引言
6.2 基于信息融合的多元QoS监控方法
6.2.1 数据预处理
6.2.2 计算特征因子分类倾向性
6.2.3 基于特征因子与分类的相关性的贝叶斯分类器模型
6.2.4 算法描述
6.3 实验及结果分析
6.3.1 实验设置
6.3.2 实验结果分析
6.3.3 时间效率分析
6.4 本章小结
参考文献
第7章 基于组合贝叶斯模型的Web服务QoS预测方法
7.1 引言
7.2 贝叶斯组合模型
7.2.1 时间序列特征识别
7.2.2 组合预测基本原理
7.3 基本模型
7.3.1 基于小波分析的ARMA模型
7.3.2 小波神经网络
7.3.3 ARIMA-GARCH模型
7.3.4 K-近邻预测模型
7.3.5 RBF神经网络模型
7.3.6 多元回归分析模型
7.4 模型评估标准
7.4.1 预测模型精度评估
7.4.2 预测模型有效性评估
7.5 实验及结果分析
7.6 本章小结
参考文献
第8章 基于径向基神经网络的Web服务QoS组合预测方法
8.1 引言
8.2 预备知识
8.2.1 灰色预测
8.2.2 遗传算法
8.2.3 检验方法
8.3 Web服务QoS组合预测方法
8.3.1 方法概述
8.3.2 基于K-S检验的时间序列模型
8.3.3 改进的GM(1, 1)动态预测模型
8.3.4 HGA-RBFC模型
8.4 实验及结果分析
8.4.1 软硬件环境
8.4.2 实验设置
8.4.3 实验结果与分析
8.5 本章小结
参考文献
第9章 基于深度学习模型的Web服务QoS预测方法
9.1 引言
9.2 预备知识
9.2.1 深度神经网络模型
9.2.2 小波变换
9.2.3 神经网络性能优化
9.3 基于深度学习的Web服务QoS预测方法研究
9.3.1 方法概述
9.3.2 数据预处理
9.3.3 改进的粒子群算法
9.3.4 粒子群算法改进的DBN预测模型
9.3.5 GPU加速计算
9.4 实验及结果分析
9.4.1 软硬件环境
9.4.2 实验设置
9.4.3 实验结果与分析
9.5 本章小结
参考文献
第10章 基于贝叶斯网络模型云服务QoS预测方法
10.1 引言
10.2 预备知识
10.2.1 BP神经网络预测模型
10.2.2 算术平均值预测模型
10.2.3 贝叶斯网络预测模型
10.3 云服务QoS预测方法
10.3.1 方法概述
10.3.2 方法流程
10.4 实验及结果分析
10.4.1 实验软硬件环境
10.4.2 实验工具箱
10.4.3 验证方案
10.4.4 实验设置
10.4.5 实验结果与分析
10.5 本章小结
参考文献
第11章 基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法
11.1 引言
11.2 预备知识
11.2.1 相空间重构
11.2.2 LM算法
11.3 一种基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法
11.3.1 数据收集和预处理
11.3.2 LM算法改进的RBF神经网络预测模型
11.4 实验及结果分析
11.4.1 实验设置
11.4.2 实验过程
11.4.3 实验结果与分析
11.5 本章小结
参考文献
第12章 Web服务QoS监控工具
12.1 引言
12.2 Web服务QoS监控工具的设计
12.2.1 Web服务QoS监控工具的整体设计
12.2.2 Web服务QoS监控方法的详细设计
12.2.3 Web服务QoS监控工具的数据形式
12.2.4 Web服务QoS监控工具界面
12.3 Web服务QoS监控工具的实现
12.3.1 开发环境及工具
12.3.2 Web服务QoS监控工具的程序结构
12.3.3 Web服务QoS监控工具的数据结构
12.3.4 Web服务QoS监控方法的实现与分析
12.3.5 Web服务QoS监控工具的Web端实现
12.3.6 不同监控方法的比较与分析
12.4 本章小结
参考文献
第13章 Web服务QoS预测工具
13.1 引言
13.2 Web服务QoS预测工具的设计
13.2.1 Web服务QoS预测工具架构
13.2.2 Web服务QoS预测工具整体设计
13.2.3 Web服务QoS预测数据形式
13.2.4 Web服务QoS预测工具的功能结构
13.2.5 Web服务QoS预测工具界面设计
13.2.6 预测模块的详细设计
13.3 Web服务QoS预测工具的实现
13.3.1 开发平台及工具
13.3.2 工具的程序结构
13.3.3 工具的客户端和服务器端实现
13.3.4 主要功能模块的实现
13.3.5 工具测试与分析
13.4 本章小结
参考文献
1.1 面向服务计算与面向服务架构
1.2 Web服务和Web服务质量
1.3 本书的主要贡献
1.4 本书的章节安排
参考文献
第2章 Web服务QoS监控和预测技术综述
2.1 运行时监控技术
2.1.1 运行时监控一般过程
2.1.2 运行时监控与传统验证模型检验技术的比较
2.2 Web服务QoS监控技术研究现状
2.2.1 传统Web服务QoS相关监控技术
2.2.2 概率监控方法
2.3 Web服务QoS预测技术
2.4 Web服务QoS预测技术研究现状
2.4.1 基于相似度的预测方法
2.4.2 基于人工智能的预测方法
2.4.3 基于时间序列的预测方法
参考文献
第3章 基于贝叶斯统计的Web服务QoS监控方法
3.1 引言
3.2 概率时态逻辑PLTL3
3.3 贝叶斯统计监控
3.3.1 基本原理
3.3.2 算法实现
3.4 实验及结果分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 环境因素敏感的Web服务QoS监控方法wBSRM
4.1 引言
4.2 预备知识
4.2.1 加权朴素贝叶斯分类器
4.2.2 二项分布的经验贝叶斯估计
4.2.3 TF-IDF算法
4.3 一种考虑环境因素影响的Web服务QoS监控方法
4.3.1 方法概述
4.3.2 核心算法
4.4 实验及结果分析
4.4.1 实验环境配置
4.4.2 实验结果与分析
4.5 本章小结
参考文献
第5章 结合信息增益和滑动窗口的Web服务QoS监控方法
5.1 引言
5.2 预备知识
5.2.1 信息熵与信息增益
5.2.2 结合信息增益的改进TF-IDF加权
5.3 一种时效感知的动态加权Web服务QoS监控方法IgS-wBSRM
5.3.1 IgS-wBSRM方法引入与概述
5.3.2 IgS-wBSRM方法实现
5.4 实验及结果分析
5.4.1 实验数据集及环境配置
5.4.2 自定义模拟数据集下的实验分析与验证
5.4.3 真实数据集下的实验分析
5.4.4 时间效率分析
5.5 本章小结
参考文献
第6章 一种基于信息融合的多元QoS监控方法
6.1 引言
6.2 基于信息融合的多元QoS监控方法
6.2.1 数据预处理
6.2.2 计算特征因子分类倾向性
6.2.3 基于特征因子与分类的相关性的贝叶斯分类器模型
6.2.4 算法描述
6.3 实验及结果分析
6.3.1 实验设置
6.3.2 实验结果分析
6.3.3 时间效率分析
6.4 本章小结
参考文献
第7章 基于组合贝叶斯模型的Web服务QoS预测方法
7.1 引言
7.2 贝叶斯组合模型
7.2.1 时间序列特征识别
7.2.2 组合预测基本原理
7.3 基本模型
7.3.1 基于小波分析的ARMA模型
7.3.2 小波神经网络
7.3.3 ARIMA-GARCH模型
7.3.4 K-近邻预测模型
7.3.5 RBF神经网络模型
7.3.6 多元回归分析模型
7.4 模型评估标准
7.4.1 预测模型精度评估
7.4.2 预测模型有效性评估
7.5 实验及结果分析
7.6 本章小结
参考文献
第8章 基于径向基神经网络的Web服务QoS组合预测方法
8.1 引言
8.2 预备知识
8.2.1 灰色预测
8.2.2 遗传算法
8.2.3 检验方法
8.3 Web服务QoS组合预测方法
8.3.1 方法概述
8.3.2 基于K-S检验的时间序列模型
8.3.3 改进的GM(1, 1)动态预测模型
8.3.4 HGA-RBFC模型
8.4 实验及结果分析
8.4.1 软硬件环境
8.4.2 实验设置
8.4.3 实验结果与分析
8.5 本章小结
参考文献
第9章 基于深度学习模型的Web服务QoS预测方法
9.1 引言
9.2 预备知识
9.2.1 深度神经网络模型
9.2.2 小波变换
9.2.3 神经网络性能优化
9.3 基于深度学习的Web服务QoS预测方法研究
9.3.1 方法概述
9.3.2 数据预处理
9.3.3 改进的粒子群算法
9.3.4 粒子群算法改进的DBN预测模型
9.3.5 GPU加速计算
9.4 实验及结果分析
9.4.1 软硬件环境
9.4.2 实验设置
9.4.3 实验结果与分析
9.5 本章小结
参考文献
第10章 基于贝叶斯网络模型云服务QoS预测方法
10.1 引言
10.2 预备知识
10.2.1 BP神经网络预测模型
10.2.2 算术平均值预测模型
10.2.3 贝叶斯网络预测模型
10.3 云服务QoS预测方法
10.3.1 方法概述
10.3.2 方法流程
10.4 实验及结果分析
10.4.1 实验软硬件环境
10.4.2 实验工具箱
10.4.3 验证方案
10.4.4 实验设置
10.4.5 实验结果与分析
10.5 本章小结
参考文献
第11章 基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法
11.1 引言
11.2 预备知识
11.2.1 相空间重构
11.2.2 LM算法
11.3 一种基于多元时间序列的Web服务QoS预测方法
11.3.1 数据收集和预处理
11.3.2 LM算法改进的RBF神经网络预测模型
11.4 实验及结果分析
11.4.1 实验设置
11.4.2 实验过程
11.4.3 实验结果与分析
11.5 本章小结
参考文献
第12章 Web服务QoS监控工具
12.1 引言
12.2 Web服务QoS监控工具的设计
12.2.1 Web服务QoS监控工具的整体设计
12.2.2 Web服务QoS监控方法的详细设计
12.2.3 Web服务QoS监控工具的数据形式
12.2.4 Web服务QoS监控工具界面
12.3 Web服务QoS监控工具的实现
12.3.1 开发环境及工具
12.3.2 Web服务QoS监控工具的程序结构
12.3.3 Web服务QoS监控工具的数据结构
12.3.4 Web服务QoS监控方法的实现与分析
12.3.5 Web服务QoS监控工具的Web端实现
12.3.6 不同监控方法的比较与分析
12.4 本章小结
参考文献
第13章 Web服务QoS预测工具
13.1 引言
13.2 Web服务QoS预测工具的设计
13.2.1 Web服务QoS预测工具架构
13.2.2 Web服务QoS预测工具整体设计
13.2.3 Web服务QoS预测数据形式
13.2.4 Web服务QoS预测工具的功能结构
13.2.5 Web服务QoS预测工具界面设计
13.2.6 预测模块的详细设计
13.3 Web服务QoS预测工具的实现
13.3.1 开发平台及工具
13.3.2 工具的程序结构
13.3.3 工具的客户端和服务器端实现
13.3.4 主要功能模块的实现
13.3.5 工具测试与分析
13.4 本章小结
参考文献
