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一种考虑QoS动态变化的服务选择方法被引量：1: 2011年; 随着Web服务相关技术的高度发展,网络上存在着多个完成相似功能的Web服务。如何选择适合的服务来生成满足用户要求的组合服务成为服务领域的重要研究课题之一。现有的基于服务质量QoS(Quality of Ser-vice)的服务选择方法通常都是假定服务提供者发布的QoS数值是真实且固定不变的,然而服务的质量往往在实际运行中发生变化。为此,针对该问题提出了一种考虑QoS数据动态变化的服务选择方法。该方法引入了QoS分时可靠的思想,将作为选择依据的QoS数值根据以往的服务执行情况给出不同时段上的不同表现数值,这样可以更加贴合地描述服务运行的实际情况。该方法按服务在不同时间段上的可靠性变化划分为不同的子服务,利用冗余的思想在不同的时间段下为用户提供多个满足要求的备选服务。最后通过一组模拟实验说明该方法的可用性和有效性。; 孙若男张斌赵秀涛李飞; 关键词：服务选择算法

客户信任网络下病毒式营销核心群体的挖掘被引量：5: 2011年; 目前,国内外对利用数据挖掘实现智能化制定病毒式营销策略的研究亟待深入.为了挖掘客户网络中的核心群体,定义了一种基于信任关系的客户信任网络CTN(Customer Trust Network),在此基础上创建了产品信息扩散模型CTNBDPI(CTNBased Diffusion of Product Inform ation),提出了核心群体挖掘算法VMCGM(V iralM arketing Core Group Mining)与连续病毒式营销策略的制定方法.CTNBDPI模型引入客户特征与环境因素解决了孤立点的接受与推荐问题,实验证明可以更好地反映病毒式营销中产品信息扩散的规律,与已有研究相比,VMCGM算法具有较低的时间复杂度和较高的准确性.; 夏秀峰赵秀涛; 关键词：病毒式营销社会网络

面向成本优化的SBS虚拟化资源分配被引量：1: 2015年; 在部署云应用问题中,对于结构复杂的基于SBS的资源优化分配问题,目前尚缺少深入研究.针对这一问题,提出了组件服务资源配置的概念及其确定方法,基于此将SBS的资源优化分配建模为资源配置的组合优化.为求解优化模型,给出了一种改进了交叉算子和变异算子的遗传算法.实验验证了优化模型的有效性,同时表明提出的遗传算法具有较快的收敛速度,且与线性规划相比,虽然最优解的质量相近,但是在较大规模问题上求解效率明显优于后者.; 张斌朱孟笑赵秀涛张长胜; 关键词：云计算虚拟化资源分配

一种资源与服务性能关系的建模方法被引量：1: 2015年; 获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.; 张斌王林赵秀涛张长胜; 关键词：云服务协同过滤推荐支持向量回归

Web病毒式营销中的挖掘技术研究: 随着电子商务的发展，Web病毒式营销因其较传统营销方式的独特优势而得到广泛的关注与应用。目前，数据挖掘技术已经成功地运用到传统的营销方式，但对病毒式营销的研究尚未深入展开。　　首先，详细分析了已有病毒式营销挖掘模型与算法...; 赵秀涛; 关键词：病毒式营销数据挖掘技术

ASBS适应行为稳定性分析: 2013年; 研究了基于服务的自适应软件系统的适应策略构建中适应行为的稳定性分析问题.主要采用了基于反射Petri网模型的分析方法,在反射Petri网模型中系统的业务行为与适应行为在不同的层次分离建模,适应行为模型相对业务行为模型透明.结合系统的反射Petri网模型提出了适应行为稳定性的具体定义,给出了适应策略中适应规则的建模方法以及应用反射Petri网模型对系统适应行为进行稳定性验证的方法,并通过一个实例对方法的可行性以及有效性进行了说明.; 葛亮张斌张长胜赵秀涛; 关键词：稳定性

一种基于服务选取的SBS云资源优化分配方法被引量：11: 2015年; 获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.; 赵秀涛张斌张长胜; 关键词：云计算资源分配遗传算法

一种求解有状态服务选取问题的遗传算法被引量：1: 2015年; 基于QoS的Web服务选取问题,通常认为应用工作流中的任务是相互独立的,而在很多实际应用中,工作流的某些任务之间往往需要共享状态信息,由此增加了任务绑定约束,使得求解复杂度提高,影响了选取效率.针对现有方法的不足,提出了一种面向有状态服务选取的遗传算法,其中重新定义了交叉操作和变异操作,使得所有个体均满足任务状态关联绑定约束,同时在个体评价策略中引入罚函数,并进行个体相似性判断以防止过早收敛.实验表明,提出的算法在有状态服务选取问题中,可求得质量良好的解,且收敛速度快,选取效率亦优于现有算法.; 赵秀涛张斌孙若男葛亮; 关键词：服务质量遗传算法

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赵秀涛