导读:本文包含了服务评估算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:服务选择,层次化模型,体验质量,用户偏好
服务评估算法论文文献综述
李春林,廖丹,熊玲,黄月江[1]（2015）在《一种基于QoE量化评估的服务选择算法》一文中研究指出针对如何为互联网用户从多个相同或相似的服务中进行选择的问题,提出了一种新的服务选择算法:基于Qo E(Quality of Experience)量化评估的服务选择算法(A Service Selecting Algorithm Based on Quantified Qo E Evaluation,ASSABQ).该算法基于一种层次化评分模型,从历史评分中学习获取用户偏好,根据多种评价因素计算每个可用服务的满意度,并选择满意度最高的服务给用户.与已知算法相比,ASSABQ算法的复杂度从O(n2)下降到O(n).仿真实验结果表明,在相同应用场景下,采用ASSABQ算法得到的用户满意度比已知算法提高约10%.(本文来源于《电子学报》期刊2015年11期）
陈金忠,姚念民,蔡绍滨,孙美玲[2]（2015）在《基于负载特性和服务时间评估改进的AS调度算法》一文中研究指出Linux I/O调度层的预期调度算法AS(anticipatory scheduling)对所有的负载分配相同的预期周期,如果等待的I/O请求没有及时到达,将会带来额外的时延。针对AS算法的不足,提出了一种基于负载特性和服务时间评估改进的AS算法(WPCAS,workload characteristic and service time evluation AS)。WPCAS分为进程归类模块(PC)和服务时间评估模块(STE)两部分。PC模块根据负载特性为每类进程指定不同的预期周期。STE模块根据服务时间决定是否预期下一个请求。通过对比实验表明,WPCAS在吞吐量、预期成功平均等待时延和伪空闲周期方面都优越于95%-Heuristic和AS算法。(本文来源于《通信学报》期刊2015年01期）
姚任远[3]（2013）在《基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法的研究与实现》一文中研究指出随着网络技术与网络应用规模的快速发展,当前网络上运行的业务种类与业务数量也相对众多,网络环境也变得更加复杂,网络态势更加难以控制,这种情况对传统网络提出了新的要求。在这种情况下,为了保障端对端的服务质量(QoS),认知网络技术应运而生,前瞻性地提出了根据对网络态势的实时感知而动态地对网络配置进行调整的方法,为保障端对端QOS提供了新的思路,也成为当前网络技术范畴的研究热点之一。本文基于认知网络的基本思想,提出了一种基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法,应用场景为网络发生拥塞的特殊状态。算法模型包括两方面内容：一方面该算法模型提供了底层数据包控制原理的高层服务依据,另一方面算法模型结合服务优先级与服务运行特征两方面内容建立了服务评估模型,在成功地兼顾了网络服务的公平性与效率性的同时,在一定程度上保证了高级别服务的正常运行。主要工作有如下几个方面：(1)提出了基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法的整体架构,借鉴了传统的分组丢弃算法的核心思想,加入了服务认知功能与服务评估模型用于生成分组丢弃概率参数,从服务层面体现了认知网络的认知思想；(2)建立了有效的服务评估模型,综合多种业务类型与服务运行状态特征等因素,基于历史服务流量统计与服务传输层传输特点分类处理的服务评估方法,体现了服务调节的反馈性,更适合实际网络条件下的应用场景,能够充分优化网络传输性能,从数据层面保障了端对端的QoS。从仿真和系统实现两个角度对基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法进行了验证,仿真表明,算法能够以较低的控制成本实现对网络高级服务QoS的可靠性保障,反馈机制的引入也在一定程度上体现了公平性原则,从而有效避免了高级服务对网络资源的过分消费,从用户层面提高了网络资源的利用效率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2013-12-23）
李景仙[4]（2012）在《E-learning服务的用户信任评估模型及算法研究》一文中研究指出随着信息技术的迅速发展和现代教育需求的增长，E-learning（Electronic learning）逐渐成为人们生活中重要的学习方式。E-learning具有良好的交互性和较小的时空约束性，它能够不受时间和空间的限制实现知识的传递和学习资源的共享，E-learning逐渐成为一种服务，E-learning服务已在基础教育和企业培训中得到了广泛应用，它在给人们带来学习便利的同时也带来了一些未知的风险。虚假用户的侵入和用户的恶意行为都将威胁着E-learning服务安全和服务实施质量，因此，开展用户的信任评估模型及算法研究对E-learning服务安全有着重要的意义。本文考虑E-learning服务用户本身的主观性和用户行为能力的客观性，开展用户信任评估研究，取得的研究成果主要有：1.基于用户的主观性，提出了用户信任云评估模型用户信任具有主观性，不确定性和模糊性，根据用户信任的复杂特性，定义用户信任的期望，熵和超熵，并结合用户信任云的期望，熵和超熵提出用户信任云评估模型，用户信任云评估模型能够综合评估用户的主观信任。2.基于用户能力的客观性，提出了用户行为能力信任评估模型用户能力信任具有客观性，它是通过用户的交互活动体现的。本文基于n个交互用户m种行为交互属性上提出了用户行为能力信任模型，利用行为交互矩阵运算得到用户行为能力信任。同时，实现了在用户行为能力信任模型中基于信息交互的权重分配方法。3.提出了用户综合信任评估模型结合用户信任云评估模型和用户行为能力信任评估模型提出用户综合信任评估模型，并根据用户主观期望赋予用户主观云信任和用户客观行为能力信任不同的权重，合理有效地评估用户综合信任。4.建立用户信任评估系统的体系框架设计构成信任评估的主要模块以及信任评估更新机制，建立用户信任评估系统的体系结构。最后，仿真实验验证了本文提出的用户综合信任评估模型的可行性和有效性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2012-12-01）
杨新宇,侯光霞,杨树森[5]（2008）在《带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务攻击检测算法》一文中研究指出针对传统方法难以实时、有效检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法.首先用不间断的连续小波变换对流量信号进行同步分析,通过发现平台突发信号来实时检测DDoS攻击,然后用报警可信度评估算法对经连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响.经离散小波变换法、N点平均法以及梯度法的实验对比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号的检测效果比较好.(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2008年08期）
张燕生,白晓颖,蒋长征[6]（2008）在《一种基于改进的贝叶斯投票算法的服务评估技术》一文中研究指出现有的Web服务体系架构缺少服务质量与优选方面的有效支持,如何动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务受到研究领域的关注。本文基于对"可信服务测试中介"模型的研究,提出了一种基于改进的贝叶斯投票算法的服务评估技术——把每一个测试评估结果作为对测试对象的一次投票,通过对协同服务测试数据的收集和分析,最终计算出同类服务的加权通过率,并在同类服务中进行排行,体现了Web2.0的技术特点。(本文来源于《计算机科学》期刊2008年04期）
王尔山[7]（2007）在《民航服务评估之美国算法》一文中研究指出今年的五一长假，你有没有坐飞机旅行？先看4月两条跟坐飞机旅行有关的新闻，一是民航总局近日公布2007年第一季度全行业的“航班正常率”、“航空公司行李/货物运输差错率”、“旅客投诉率”情况，指出今年第一季度全行业航班正常率为83.61%，其中叁(本文来源于《21世纪经济报道》期刊2007-05-14）
韩涛,郭荷清,高英[8]（2006）在《基于QoWS的Web服务评估算法》一文中研究指出本文提出了一个完整的 Web 服务质量的评估算法,此算法在分析了 Web 服务评量和相对服务质量的基础之上,计算 Web 服务质量的综合评估值,并且建立一个 Web 服务质量评估模型,将此算法应用于评估模型中,可以在多个 Web 服务中选择最优的服务提供给用户。最后,将此模型应用于一个实际的系统中。(本文来源于《计算机科学》期刊2006年05期）
服务评估算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Linux I/O调度层的预期调度算法AS(anticipatory scheduling)对所有的负载分配相同的预期周期,如果等待的I/O请求没有及时到达,将会带来额外的时延。针对AS算法的不足,提出了一种基于负载特性和服务时间评估改进的AS算法(WPCAS,workload characteristic and service time evluation AS)。WPCAS分为进程归类模块(PC)和服务时间评估模块(STE)两部分。PC模块根据负载特性为每类进程指定不同的预期周期。STE模块根据服务时间决定是否预期下一个请求。通过对比实验表明,WPCAS在吞吐量、预期成功平均等待时延和伪空闲周期方面都优越于95%-Heuristic和AS算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
服务评估算法论文参考文献
[1].李春林,廖丹,熊玲,黄月江.一种基于QoE量化评估的服务选择算法[J].电子学报.2015
[2].陈金忠,姚念民,蔡绍滨,孙美玲.基于负载特性和服务时间评估改进的AS调度算法[J].通信学报.2015
[3].姚任远.基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法的研究与实现[D].北京邮电大学.2013
[4].李景仙.E-learning服务的用户信任评估模型及算法研究[D].南京航空航天大学.2012
[5].杨新宇,侯光霞,杨树森.带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务攻击检测算法[J].西安交通大学学报.2008
[6].张燕生,白晓颖,蒋长征.一种基于改进的贝叶斯投票算法的服务评估技术[J].计算机科学.2008
[7].王尔山.民航服务评估之美国算法[N].21世纪经济报道.2007
[8].韩涛,郭荷清,高英.基于QoWS的Web服务评估算法[J].计算机科学.2006