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面向服务系统的执行能力依赖第三方提供的服务，在复杂多变的网络环境中，这种依赖会带来服务质量（QoS）的不确定性．而QoS是衡量第三方服务质量的重要标准，因此，有效监控QoS是对Web服务实现质量控制的必要过程．现有监控方法都未考虑环境因素的影响，比如服务器位置、用户使用服务的位置和使用时间段负载等，而这些影响在实际监控中是存在的，忽略环境因素会导致监控结果与实际结果有悖，针对这一问题，提出了一种基于加权朴素贝叶斯算法wBSRM（weightednaive Bayes rumung monitoring）的Web Service QoS监控方法．受机器学习分类方法的启发，通过TF-IDF（term frequency-mverse document frequency）算法计算环境因素的影响，通过对部分样本进行学习，构建加权朴素贝叶斯分类器．将监控结果分类，满足QoS标准为co，不满足QoS标准为Cl，监控时调用分类器得到co和CI的后验概率之比，对比值进行分析，可得监控结果满足QoS属性标准、不满足QoS属性标准和不能判断这3种情况．在网络开源数据以及随机数据集上的实验结果表明：利用TF-IDF算法能够准确地估算环境因子杈值，通过加权朴素贝叶斯分类器，能够更好地监控QoS，效率显著优于现有方法．
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