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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于组件与规模特征的语义服务性能预测方法，属于语义服务性能预测技术领域，解决了现有技术中语义服务性能预测准确性差、时间成本和物力资源消耗大的问题。通过构建语义服务数据库和构建语义服务性能测试系统，基于代码文件集合和第一执行时间采用排列重要性算法确定与各个语义原子组件对应的关键影响特征，基于代码片段建立各关键影响特征的测试文件集合，基于各测试文件集合及其对应的第二执行时间得到各个语义原子组件的性能预测模型。实现了快速预测语义服务性能、降低了语义服务性能预测的时间成本和物理资源的消耗，所提出的语义服务性能预测方法适应性更广、准确性更高、通用性更强。
主权项：1.一种基于组件与规模特征的语义服务性能预测方法，其特征在于，包括：S1：构建语义服务数据库，所述语义服务数据库中存储有各类语义服务以及基于各类语义服务所包含的语义原子组件及其调用次数；S2：构建语义服务性能测试系统，所述语义服务性能测试系统用于获取语义服务和语义原子组件的执行时间；S3：构造代码片段，基于所述代码片段生成代码文件集合，采用所述语义服务性能测试系统获取所述代码文件集合的第一执行时间，所述第一执行时间包括各个语义原子组件的执行时间；S4：基于所述代码文件集合和所述第一执行时间采用排列重要性算法确定与各个语义原子组件对应的关键影响特征；S5：基于所述代码片段建立各关键影响特征的测试文件集合，基于所述语义服务性能测试系统获取各测试文件集合的第二执行时间，所述第二执行时间包括各个语义原子组件的执行时间，基于所述各测试文件集合及其对应的所述第二执行时间得到各个语义原子组件的性能预测模型；S6：获取待测语义服务，基于所述语义服务数据库查询得到与该待测语义服务对应的语义原子组件及其执行次数，基于各语义原子组件的性能预测模型和所述执行次数计算得到该语义服务的性能预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于组件与规模特征的语义服务性能预测方法
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