An HMM-based Method for Adapting Service-based Applications to Users’ Quality Preferences
محل انتشار: مجله محاسبات و امنیت، دوره: 5، شماره: 2
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 145
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCSE-5-2_003
تاریخ نمایه سازی: 21 فروردین 1400
چکیده مقاله:
Service-based application (SBA) is composed of software services, and those services may be owned by the developing organization or third parties. To provide functionalities based on the user’s preferences, SBA’s constitute services should be selected dynamically at runtime. For each distinct user’s request, we aim at finding a sequence of services which mostly satisfies user's preferences. Furthermore, we aim at reporting in a systematic manner the list of relevant contributions similar to our work focusing on the adaptation mechanisms. We applied Hidden Markov Model (HMM) to propose a QoS-based service selection method. The method is presented in three steps: Modelling, Learning, and QoS-based Selection. We used real-world QoS dataset to investigate the fitness and the execution time of the method. We compared this work with GSA-based and PSO-based service selection methods. We built and trained an HMM for selecting services for a given sequence of tasks in which the selected services are mostly aligned with user's preferences. Experimental results showed that our method achieves the maximum fitness in a reasonable time. Since service-oriented environments are ever changing, unsupervised learning approaches like Maximum Likelihood Estimation or Viterbi Training should be used to modify the elements and the probabilities of HMM.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Yousef Rastegari
Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :