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面向服務系統的執行能力依賴第三方提供的服務，在復雜多變的網絡環境中，這種依賴會帶來服務質量（QoS）的不確定性．而QoS是衡量第三方服務質量的重要標準，因此，有效監控QoS是對Web服務實現質量控制的必要過程．現有監控方法都未考慮環境因素的影響，比如服務器位置、用戶使用服務的位置和使用時間段負載等，而這些影響在實際監控中是存在的，忽略環境因素會導致監控結果與實際結果有悖，針對這一問題，提出了一種基于加權樸素貝葉斯算法wBSRM（weightednaive Bayes rumung monitoring）的Web Service QoS監控方法．受機器學習分類方法的啟發，通過TF-IDF（term frequency-mverse document frequency）算法計算環境因素的影響，通過對部分樣本進行學習，構建加權樸素貝葉斯分類器．將監控結果分類，滿足QoS標準為co，不滿足QoS標準為Cl，監控時調用分類器得到co和CI的后驗概率之比，對比值進行分析，可得監控結果滿足QoS屬性標準、不滿足QoS屬性標準和不能判斷這3種情況．在網絡開源數據以及隨機數據集上的實驗結果表明：利用TF-IDF算法能夠準確地估算環境因子杈值，通過加權樸素貝葉斯分類器，能夠更好地監控QoS，效率顯著優于現有方法．
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