English
资源说明：标题：“Personalized Reliability Prediction of Web Services”（个性化网络服务可靠性预测）揭示了网络服务可靠性的研究范畴和相关预测方法，特别是在服务导向架构（SOA）中。本文由香港中文大学深圳研究院的ZIBIN ZHENG和***U撰写。可靠性问题在服务导向系统中尤其重要，因为这些系统高度依赖于远程网络服务和不可预测的互联网连接。为此，作者提出了两种个性化的网络服务可靠性预测方法：基于邻域的方法和基于模型的方法。
服务导向架构（SOA）是一种以业务为中心的信息技术架构方法，旨在构建分布式系统。SOA的一个核心优势是其能够通过发现和集成不同组织的可用网络服务来高效地构建服务导向系统。因此，网络服务的可靠性对于整个系统的稳健运行至关重要。网络服务是自我描述、自我完备的计算组件，能够通过编程的Web方法调用来支持机器间的交互。在商业对商业等领域，SOA得到了广泛应用。
文中提到的两种预测方法分别利用了不同的策略和数据。基于邻域的方法运用了类似邻居（可能是服务用户或网络服务本身）过去的失败数据来预测特定网络服务的可靠性。而基于模型的方法则是通过现有的网络服务失败数据拟合一个因子模型，并利用该因子模型来进行进一步的可靠性预测。
研究者们进行了广泛的实验，实验所用的数据集包含了超过3000个现实世界网络服务的大约2300万次调用结果。实验结果显示，作者提出的可靠性预测方法相较于其他竞争方法在可靠性预测准确性方面取得了更好的效果。
文章还提供了这篇文章在ACM Transactions on Software Engineering Methodology（ACM软件工程方法学杂志）的引用格式，并附上了DOI链接。这类研究属于软件工程的范畴，特别是在软件/程序验证-可靠性方面。文章的关键词包括可靠性预测、用户协作和网络服务。
可靠性预测是软件工程领域的一个重要课题，不仅关系到软件质量，而且对于用户满意度和系统稳定性有着直接的影响。可靠性预测的准确与否，将直接影响服务导向系统的性能评估和运行维护决策。
在实现个性化的网络服务可靠性预测时，研究者需要收集并分析大量历史数据，包括用户调用网络服务时的成功与失败记录，以及相关的服务质量反馈。通过这些数据，研究者可以构建出符合实际运行情况的统计模型，从而更加准确地评估和预测网络服务未来的可靠性表现。
文章中的两种方法各有所长：基于邻域的方法可以快速地利用类似实例的过往经验进行预测，而基于模型的方法则更侧重于利用统计分析和数学建模技术来挖掘数据背后潜在的影响因素。两者均需要大量的历史数据支持和不断的优化改进，以适应不断变化的网络服务运行环境。
在商业和技术实践中，个性化可靠性预测技术将帮助服务提供商和服务使用者更好地管理风险，优化服务部署，并提升用户体验。例如，通过预测网络服务可能出现的故障和瓶颈，服务提供者可以及时调整资源分配，而服务使用者则可以根据预测结果决定何时以及如何使用网络服务以避免潜在的服务中断。
个性化网络服务可靠性预测是未来服务导向系统研究和应用的重要方向。随着互联网技术的不断进步和网络服务的日益普及，对该领域的研究将显得尤为重要，对于提升整个互联网生态系统的健壮性和用户满意度具有重要的现实意义。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
