УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  ƒушкин ƒ. Ќ.
Ќазвание:  јвтоматизированное определение классов чувствительности веб-сервисов
¬ыпуск:  45
–убрика:  »нформационные технологии в управлении
√од:  2013
Ѕиблиографи€:  ƒушкин ƒ. Ќ. јвтоматизированное определение классов чувствительности веб-сервисов / ”правление большими системами. ¬ыпуск 45. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2013. —.112-131.
 лючевые слова:  веб-сервисы, сервисно-ориентированна€ архитектура, машинное обучение, анализ чувствительности
 лючевые слова (англ.):  web-services, service-oriented arcithecture, machine learning, sensitivity analysis
јннотаци€:  ¬ работе представлена методика вычислени€ чувствительности Ч критери€ сравнени€ веб-сервисов по производительности. ¬вод€тс€ показатели, характеризующие чувствительность, описаны классы чувствительности, способ их получени€ и метод определени€ класса дл€ произвольного веб-сервиса. ¬ работе используютс€ такие алгоритмы машинного обучени€, как кластеризаци€ с помощью алгоритма k-средних и классификаци€ методом опорных векторов. ѕривод€тс€ результаты вычислительного эксперимента, иллюстрирующего представленную методику.
јннотаци€ (англ.):  We presents a method to calculate the sensitivity, which is a benchmark for web services performance. We introduce metrics which characterize sensitivity, describe the routine for their evaluation, and suggest the method of class definition for an arbitrary web service. The method uses several machine learning algorithms such as clustering via k-means and classification via support vector machines. At the end we present the results of a numerical experiment, which illustrates our method.

в формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 2003, загрузок: 671, за мес€ц: 15.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены