مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

افزایش دقت دسته بندی سرویس‌های وب مبتنی بر کیفیت از طریق بهبود ویژگی‌های مجموعه داده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 گروه کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
2 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
چکیده
سرویس های وب سیستم های نرم افزاری هستند که برای پشتیبانی از ارتباطات ماشین به ماشین قابل اجرا بر روی اینترنت طراحی شده اند. دسته بندی این سرویس ها برای اطمینان از ارائه خدمات قابل اعتماد و کارآمد به کاربران امری ضروری است و نقش مهمی‌در حوزه‌های مختلف مانند کشف سرویس، سیستم های توصیه و ترکیب سرویس ایفا می‌کند. کارگزاران سرویس های وب با توجه به رتبه بندی سرویس ها برپایه پارامتر کیفیت، کاربران را در انتخاب سرویس مناسب از بین سرویس های مشابه کمک می‌کنند. در رابطه با سرویس‌های وب، تعداد کمی‌از مجموعه داده‌ها مبتنی برکیفیت سرویس‌های وب در دسترس است. مجموعه داده QWS با نُه ویژگی کیفی برای سرویس ها یکی از معروفترین مجموعه داده ها در این زمینه است. با این حال، این مجموعه داده برخی از ویژگی‌های غیرعملکردی مانند امنیت، قابلیت همکاری،مقیاس پذیری و استحکام را که در هنگام کشف سرویس‌های وب ممکن است ماهیت حساسی داشته باشند، نادیده گرفته است. در این مقاله، روشی برای بهبود مجموعه داده QWS با استفاده از مهندسی ویژگی ها ارائه گردیده که ویژگی‌های جدیدی را برپایه‌ی ویژگی‌های موجود تولید می‌نماید. نتایج آزمایشات بر روی الگوریتم نیمه نظارتی SSL-WSC نشان می‌دهد که رویکرد پیشنهادی در بهبود دسته بندی سرویس های وب نتیجه بخش بوده است، بطوریکه مقادیر معیارهای ارزیابی F1-Score، صحت و دقت به ترتیب 5.05٪، 5.69٪ و 6.92٪ افزایش یافته است.
کلیدواژه‌ها

[1] M. M. Amin, A. Sutrisman, D. Stiawan, E. Ermatita, M. Y. Alzahrani, and R. Budiarto, "Interoperability framework for integrated e-health services," Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. 9, no. 1, pp. 354-361, 2020.
[2] M. Masdari, M. Nozad Bonab, and S. Ozdemir, "QoS-driven metaheuristic service composition schemes: a comprehensive overview," Artificial Intelligence Review, vol. 54, pp. 3749-3816, 2021.
[3] B. Al-Shargabi, S. Al-Jawarneh, and S. Hayajneh, "A cloudlet based security and trust model for e-government web services," Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 98, no. 1, pp. 27-37, 2020.
[4] G. Moritz, F. Golatowski, and D. Timmermann, "A lightweight SOAP over CoAP transport binding for resource constraint networks," in 2011 IEEE eighth international conference on mobile ad-hoc and sensor systems, 2011: IEEE, pp. 861-866.
[5] M. S. Das, A. Govardhan, and D. V. Lakshmi, "Classification of web services using data mining algorithms and improved learning model," TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 17, no. 6, pp. 3191-3202, 2019.
[6] H. Ye, B. Cao, Z. Peng, T. Chen, Y. Wen, and J. Liu, "Web services classification based on wide & Bi-LSTM model," IEEE Access, vol. 7, pp. 43697-43706, 2019.
[7] M. N. Bonab, J. Tanha, and M. Masdari, "A Semi-supervised Learning Approach to Quality-based Web Service Classification," IEEE Access, 2024.
[8] E. Al-Masri and Q. H. Mahmoud, "Qos-based discovery and ranking of web services," in 2007 16th international conference on computer communications and networks, 2007: IEEE, pp. 529-534.
[9] S. L. Brunton, B. R. Noack, and P. Koumoutsakos, "Machine learning for fluid mechanics," Annual review of fluid mechanics, vol. 52, pp. 477-508, 2020.
[10] M. J. Kaur, V. P. Mishra, and P. Maheshwari, "The convergence of digital twin, IoT, and machine learning: transforming data into action," Digital twin technologies and smart cities, pp. 3-17, 2020.
[11] M. Hasnain, I. Ghani, M. F. Pasha, and S. R. Jeong, "Machine learning methods for trust-based selection of web services," KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS), vol. 16, no. 1, pp. 38-59, 2022.
[12] J. Tanha, M. Van Someren, and H. Afsarmanesh, "Semi-supervised self-training for decision tree classifiers," International Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 8, pp. 355-370, 2017.
[13] F. Nargesian, H. Samulowitz, U. Khurana, E. B. Khalil, and D. S. Turaga, "Learning Feature Engineering for Classification," in Ijcai, 2017, vol. 17, pp. 2529-2535.
[14] I. Guyon and A. Elisseeff, "An introduction to feature extraction," in Feature extraction: foundations and applications: Springer, 2006, pp. 1-25.
[15] V. Kumar and S. Minz, "Feature selection," SmartCR, vol. 4, no. 3, pp. 211-229, 2014.
[16] P. Rodriguez-Mier, C. Pedrinaci, M. Lama, and M. Mucientes, "An integrated semantic web service discovery and composition framework," IEEE transactions on services computing, vol. 9, no. 4, pp. 537-550, 2015.
[17] J. M. Kanter and K. Veeramachaneni, "Deep feature synthesis: Towards automating data science endeavors," in 2015 IEEE international conference on data science and advanced analytics (DSAA), 2015: IEEE, pp. 1-10.
[18] N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R. Salakhutdinov, "Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting," The journal of machine learning research, vol. 15, no. 1, pp. 1929-1958, 2014.
[19] Z. L. Chia, M. Ptaszynski, F. Masui, G. Leliwa, and M. Wroczynski, "Machine Learning and feature engineering-based study into sarcasm and irony classification with application to cyberbullying detection," Information Processing & Management, vol. 58, no. 4, p. 102600, 2021.
[20] I. Sommerville, Engineering software products. Pearson London, 2020.
[21] D. Thomas and A. Hunt, The Pragmatic Programmer: your journey to mastery. Addison-Wesley Professional, 2019.
[22] B. Burns, Designing distributed systems: patterns and paradigms for scalable, reliable services. " O'Reilly Media, Inc.", 2018.
[23] M.-T. Wu, "Confusion matrix and minimum cross-entropy metrics based motion recognition system in the classroom," Scientific Reports, vol. 12, no. 1, p. 3095, 2022.
[24] M. Hasnain, M. F. Pasha, I. Ghani, M. Imran, M. Y. Alzahrani, and R. Budiarto, "Evaluating trust prediction and confusion matrix measures for web services ranking," Ieee Access, vol. 8, pp. 90847-90861, 2020.
[25] M. Grandini, E. Bagli, and G. Visani, "Metrics for multi-class classification: an overview," arXiv preprint arXiv:2008.05756, 2020.
[26] S. Ruuska, W. Hämäläinen, S. Kajava, M. Mughal, P. Matilainen, and J. Mononen, "Evaluation of the confusion matrix method in the validation of an automated system for measuring feeding behaviour of cattle," Behavioural processes, vol. 148, pp. 56-62, 2018.