qqq44的博客

本文研究了基于队列等待时间的负载均衡算法，分析了影响队列等待时间的主要因素，包括请求类型和队列长度。文章提出了一种基于多变量线性回归模型的时间权重在线学习算法OLTW，并结合最短队列等待时间负载均衡算法SQLB，以提高系统的负载均衡能力和响应效率。实验结果表明，OLTW在预测队列等待时间方面具有较高的准确性，SQLB在吞吐量、平均响应时间和截止时间丢弃率方面优于传统负载均衡算法。

本文对 Java、JavaScript 和 PHP 的多种序列化库进行了性能评估，比较了不同库在数据大小、序列化和反序列化性能方面的表现。同时，针对细粒度微服务架构，提出了一种基于队列等待时间的自适应负载均衡算法，包括在线学习算法 OLTW 和最短队列等待时间负载均衡算法 SQLB。实验结果表明，SQLB 在吞吐量、响应时间和截止时间丢弃率方面优于传统算法，为微服务环境下的负载均衡提供了新思路。

本文探讨了Web API选择与序列化库性能评估两个重要主题。基于质量的Web API选择方法利用HDP和AP聚类算法提高了API选择的相关性和质量；序列化库则通过实验对比了多种格式在处理时间和输出数据大小方面的性能，为开发者提供了全面的参考依据。

本文提出了一种基于质量的Web API选择方法，旨在帮助混搭开发者从众多API中高效选择高质量的服务。该方法结合了分层狄利克雷过程（HDP）进行语义主题建模，使用亲和传播（AP）算法进行聚类，并基于Cappiello的质量模型评估API的功能、可靠性与可用性。实验结果表明，该方法在精度、召回率和F-度量方面均优于现有方法，具有更好的聚类性能和稳定性。文章还介绍了该方法在混搭开发和API管理中的应用步骤，并展望了未来的发展方向。

本文介绍了两种创新性方法，分别应用于多工作流调度和Web API选择领域。在多工作流调度中，构建了多阶段动态博弈模型，并引入近似均衡算法以优化makespan、成本和公平性。在Web API选择方面，提出了一种结合Hierarchical Dirichlet Process (HDP) 和Affinity Propagation (AP)聚类算法的方法，旨在为mashup开发者提供更高质量、相关且准确的API选择方案，克服了传统方法仅关注功能或受欢迎程度的局限性。

本文提出了一种基于多阶段动态博弈论模型的多目标优化方法，用于解决多云异构虚拟机环境下的多科学工作流调度问题。该方法在降低工作流完成时间、减少成本的同时，提高了系统公平性和资源利用率。通过在知名IaaS云平台上的大量案例研究，验证了该方法相较于传统调度策略的优越性能。

本文介绍了一种可配置的物联网感知资源分配方法，旨在通过引入三个关键操作符（Ac、Rc、Sc）在可配置流程模型（CPM）层面高效处理物联网资源的可变性。该方法不仅降低了流程建模的复杂度，还提高了资源分配的灵活性和效率。通过概念验证和实验，验证了其可行性和相对于现有方法的优势。未来的研究方向包括形式验证、跨领域应用以及与其他新兴技术的融合。

本文探讨了在可配置流程模型（CPM）层面集成物联网（IoT）资源可变性的配置支持。随着物联网设备在智能环境中的广泛应用，如何在业务流程中高效管理和编排这些设备成为研究热点。然而，传统CPM开发方法主要关注控制流视角，对物联网资源的复杂性和特殊性考虑不足。为此，本文提出了一种新的建模方法，引入可配置的物联网资源分配运算符，涵盖资源属性、行为和部署策略。通过一个零售行业的案例分析和概念验证工具的实验评估，证明了该方法在流程变体派生效率、配置错误率和资源利用率方面的优越性。未来，该方法有望应用于更多领域，推动物联

本文介绍了一种系统的方法，用于分析数据中心中虚拟机的资源使用情况和周期性行为。通过结合自相关函数（ACF）和周期图函数的方法，准确识别虚拟机指标的周期性，并排除噪声干扰。文章还探讨了资源强度与虚拟机迁移之间的关系，发现高强度资源使用，尤其是CPU，是驱动迁移的重要因素。研究基于真实数据中心的监控数据，展示了CPU、内存、带宽和IO等资源的周期分布和强度特征。最后，文章展望了未来可以基于虚拟机剖析进行资源规划、异常检测和更好的虚拟机放置与迁移策略。

本博客探讨了数据服务API设计与虚拟机资源使用分析在数据处理和云计算领域的重要性。数据服务API设计通过REST-based接口和数据包技术提升了数据服务的互操作性、可发现性和复用性；而虚拟机资源使用分析通过构建行为配置文件，帮助数据中心更高效地进行资源管理和部署决策。内容涵盖API设计流程、资源密集度分类、周期性分析方法以及配置文件的实际应用，旨在提高数据处理效率和云计算环境的管理水平。

本文介绍了一种用于数据分析的数据服务 API 设计，旨在满足数据探索、资源发现以及结果共享与复用三大需求。该设计基于 REST 原则，引入了网关、过滤器、聚合器、采样器、函数供应商和打包器等关键资源，并通过导航模型实现 HATEOAS，为用户提供智能的资源发现与操作推荐。数据包作为核心组件，支持分析过程的记录、共享和复用，并通过元数据、脚本和来源信息提供丰富的上下文。案例研究表明，该设计在 REST 成熟度、互操作性和可发现性方面优于传统 OData 服务，为数据分析提供了更高效、智能和可扩展的数据服务方案

本文探讨了互联网安全与数据服务API设计的关键问题与解决方案。在互联网安全方面，分析了用户行为与安全意识的不足，并提出了以用户为导向的安全技术改进方向。在数据服务API设计方面，提出了一种以数据分析需求为导向的设计方法，包括服务架构、导航模型和数据包技术扩展，并通过实际案例验证了其优势。文章最后总结了未来发展方向，包括智能安全技术、API标准化和用户体验优化。

本博文围绕发展中国家年轻互联网用户的安全意识展开，分析了用户在密码管理、登录习惯、第三方应用授权、隐私保护等方面的行为特点。调查发现，尽管用户频繁使用互联网，但整体安全知识水平较低，存在密码相似性高、更改频率低、自动登录偏好明显等安全隐患。此外，语言差异、教育方法和服务设计也被视为影响安全意识的重要因素。博文最后提出了加强安全教育、优化服务设计、提升用户隐私保护意识等方面的建议，旨在为改善发展中国家互联网安全环境提供参考。

本文探讨了高效Web服务组合和以孟加拉国为例的发展中国家互联网安全研究。在Web服务组合方面，提出了一种背包变体算法，通过优化空间复杂度和执行效率，在实验中表现出比现有方法更优的性能，适用于大规模或实时场景。在互联网安全方面，通过针对1682名孟加拉国互联网用户的在线调查，发现用户普遍存在安全意识不足的问题，如使用相似密码、不定期更改密码、不了解常见安全技术等。研究提出了加强安全教育、优化服务设计及加强监管等建议。本文的研究成果为服务组合优化和提升发展中国家网络安全水平提供了重要参考。

本文探讨了大规模和实时场景下的Web服务组合问题，提出了一种基于背包变体算法的高效解决方案。通过将服务组合问题转化为动态背包问题，并设计动态计算体积和成本的策略，该方法能够在保证组合结果质量的同时显著提升算法效率。实验结果表明，该方法在服务数量和组合时间方面均优于现有算法，为实时环境下的企业级服务构建提供了有效支持。

本博文围绕时间感知动态QoS预测与高效Web服务组合展开研究。在QoS预测方面，讨论了现有数据集的局限性，强调深入统计分析QoS时间序列的必要性，并探索了多种预测方法和策略，包括单方法策略、跨方法选择策略和跨方法组合策略，同时提出了集成预测方法的有效方式。在Web服务组合方面，介绍了服务组合的背景和两种主要解决方法，重点提出了一种将服务依赖图搜索等效转换为动态背包问题的新机制，并通过实验验证了其在效率和质量方面的优势。最后，对两个领域的研究进行了深入拓展，包括数据集开发、统计分析方法扩展、预测策略优化以及组

本文综述了时间感知动态QoS（服务质量）预测研究的关键要素、现状和未来挑战。文章详细探讨了预测方法、评估指标、数据集问题以及与QoS感知应用的结合，并对现有研究进行了对比分析，指出当前研究中存在的问题，如问题定义不明确、数据集局限性等。最后，文章提出了未来的研究方向，包括数据集优化、方法创新以及实际应用的深度结合，旨在推动时间感知动态QoS预测领域的进一步发展。

本文综述了基于贝叶斯网络推理的Web服务组织与推荐方法以及时间感知动态QoS预测的研究进展。通过贝叶斯网络结构学习和服务组织实验，探讨了不同方法在服务推荐效率和准确性上的差异。同时，对时间感知动态QoS预测的研究现状进行了详细分析，并指出了未来的研究挑战，包括大规模真实数据集的收集、数据分析、创新技术的应用以及预测方法与实际应用的集成。

本文提出了一种基于贝叶斯网络推理的Web服务推荐方法，通过三阶段依赖分析（TPDA）方法对Web服务进行组织，构建服务组织网络，并利用贝叶斯网络推理进行服务推荐，同时结合QoS选择合适的服务。该方法能够在满足用户功能需求的同时，推荐一组具有相关性的服务，相较于传统协同过滤等方法具有更强的综合推荐能力。通过案例分析和相关工作对比，验证了该方法的可行性、有效性及推荐优势。

本文解析了基于标签关联模型的节目推荐算法，重点分析了两种改进算法的实现方式及其优劣。改进算法1通过挖掘用户潜在兴趣，结合标签间的关系提升推荐新颖性；改进算法2则综合了用户的原始兴趣和关联兴趣，以提供更全面的推荐。实验结果显示，这两种算法在覆盖率和新颖性上具有优势，但在准确率和召回率方面仍有提升空间。文章最后提出了未来优化的方向，以期实现更优质的个性化推荐服务。

本文解析了基于标签关联模型的服务计算与节目推荐算法，从传统协同过滤算法到改进算法的演变过程。通过构建用户 - 标签模型、节目 - 标签模型以及新提出的标签 - 标签模型，挖掘用户的潜在兴趣并兼顾原始兴趣，从而提升推荐的准确率与召回率。文章还介绍了相关研究成果在2018年国际服务计算会议（SCC 2018）中的展示情况，并展望了未来优化方向，如多源数据融合、实时推荐优化和算法性能提升等。