基于两阶段神经网络的不可信Web服务智能QoS识别
软件工程
2016-02-25 v1
摘要
在服务计算中，不可信Web服务的QoS识别在QoS管理中至关重要，因为不可信Web服务的性能可能导致QoS降级。关键问题是从不同QoS级别智能地学习可信Web服务的特征，然后根据QoS度量的特征识别不可信的服务。作为智能识别方法之一，深度神经网络近年来已成为一种强大的技术。在本文中，我们提出一种新颖的两阶段神经网络模型来识别不可信Web服务。在第一阶段，从已发布的QoS数据集中收集Web服务。然后，我们设计前馈神经网络模型来构建具有不同QoS级别的Web服务的分类器。在第二阶段，我们采用概率神经网络（PNN）模型从每个分类中识别不可信Web服务。实验结果表明，所提方法的识别率达到90.5%，远高于其他竞争方法。
引用
@article{arxiv.1602.07366,
title = {An Intelligent QoS Identification for Untrustworthy Web Services Via Two-phase Neural Networks},
author = {Weidong Wang and Liqiang Wang and Wei Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.07366},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 5 figures