Abstract-Reliability förutsägelse är en viktig uppgift inom mjukvarutillförlitlighet teknik, som har studerats i stor utsträckning under de senaste decennierna. Att modellera och förutsäga användarupplevd tillförlitlighet hos svartboxtjänster är dock fortfarande ett öppet forskningsproblem. Programvarutjänster, såsom webbtjänster och webbaPI:er, tillhandahåller i allmänhet svartboxfunktioner till användare via Internet, vilket leder till brist på deras interna information för tillförlitlighetsanalys. Den användarupplevda tjänstens tillförlitlighet är dessutom inte bara beroende av tjänsten i sig, utan också i hög grad av anställningssammanhanget (t.ex. arbetsbelastning, nätförhållanden), varigenom traditionella tillförlitlighetsmodeller blir ineffektiva och olämpliga. För att ta itu med dessa nya utmaningar från blackbox tjänster, i detta dokument föreslår vi CARP, en ny kontextaware tillförlitlighet förutsägelse metod, som utnyttjar historiska användningsdata från användare för att konstruera kontext-medveten tillförlitlighet modeller och ytterligare ger online tillförlitlighet förutsägelse resultat för användare. Genom kontext-medveten tillförlitlighet modellering, CARP kan lindra data gleshet problem som kraftigt begränsar förutsägelsen noggrannheten hos andra befintliga metoder. De preliminära utvärderingsresultaten visar att CARP kan göra en betydande förbättring av tillförlitlighetsprediktionsnoggrannheten, t.ex. ca 41 % i MAE och 38 % i RMSE när endast 5 % av uppgifterna finns tillgängliga.
Med tanke på inkallelsen, t.ex., arbetsbelastning och nätverksförhållanden, Zhu et al. byggt en kontext-medveten tillförlitlighet förutsägelse metod, tar fördelarna med tidigare webbtjänst användning erfarenheter från användare REF.
CARP: Context-Aware Reliability Prediction of Black-Box Web Services
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Web Services (ICWS)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Web Services (ICWS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}