基于用户行为的Web应用软件老化损伤量预测方法研究

摘要

长时间持续运行的软件存在软件老化现象，软件老化严重威胁着软件及计算机系统的可靠性，并成为制约软件可靠性发展的主要瓶颈，因此软件老化问题已成为当前学术界关注的重点之一。目前解决软件老化的主要方法是软件再生，由于软件再生存在再生成本，因此预测软件老化损伤量对于确定再生时刻和减少再生成本具有重大意义。传统软件老化损伤量预测方法在系统负载量变化大和并发性访问量大的情况下性能不佳，以及从系统性能角度出发度量软件老化损伤量时，由于度量系统性能的指标概念模糊、度量困难的原因导致预测结果的准确性和实时性不高。
　　由于用户行为具有一定的规律性，因此本文提出基于用户行为的Web应用软件老化损伤量预测方法，该方法以用户行为即Web应用的负载量为研究对象，通过预测用户行为实现对Web应用软件老化损伤量的预测。本文首先给出基于用户行为的Web应用软件老化损伤量预测方法的整个过程，并详细介绍该过程中的几个关键问题及其研究思路，然后分别介绍用户行为和Web应用软件老化损伤量的预测方法。针对用户行为具有规律和一定模式的特点，本文提出基于FUAP-Tree的用户行为预测方法，该方法首先将用户访问行为压缩到一颗适合存储Web日志的FUAP-Tree上，然后通过遍历FUAP-Tree的相关子树的方法进行模式匹配并预测用户行为。在已知用户未来访问行为的情况下，可获得该时刻Web应用软件的负载量，据此可以预测出该时刻Web应用软件的老化损伤量。
　　实验表明，本文提出的基于用户行为的Web应用软件老化损伤量预测方法是可行的，并且具有一定的准确性和有效性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 研究内容和目标

1．4 本文组织结构

第2章 相关研究

2．1 软件老化趋势预测方法

2．2 用户行为分析及预测方法

2．2．1 用户行为分析的提出

2．2．2 用户行为分析方法

2．2．3 用户行为预测

2．3 用户访问行为中噪声数据挖掘及处理方法

2．4 本章小结

第3章 基于用户行为Web应用软件老化损伤量预测过程

3．1 软件老化趋势预测过程

3．2 关键问题及其研究思路

3．2．1 用户行为频繁访问树构造方法

3．2．2 用户访问行为数据降噪方法

3．2．3 基于FUAP-Tree的用户行为预测方法

3．2．4 Web应用软件老化损伤量计算方法

3．3 本章小结

第4章 用户频繁访问树的构造方法

4．1 用户访问行为的挖掘

4．2 FUAP-Tree的构造方法

4．2．1 用户频繁访问树的定义

4．2．2 基于页哈希表的FUAP-Tree构造方法

4．3 基于降噪技术的平均频繁访问时间计算方法

4．3．1 噪声数据的来源和影响

4．3．2 基于距离和的噪声数据发现(DSND)算法

4．3．3 面向属性的降噪与平均频繁访问时间计算方法

4．4 页面老化损伤量度量方法

4．5 本章小结

第5章 用户行为与Web应用软件老化损伤量预测方法

5．1 用户行为预测方法

5．1．1 多匹配结果选取策略

5．1．2 基于FUAP-Tree的用户行为预测方法

5．2 Web应用软件老化损伤量预测方法

5．3 本章小结

第6章 实验结果及分析

6．1 实验环境及数据

6．2 用户访问行为预测实验

6．3 Web应用软件老化损伤量预测实验

6．4 本章小结

第7章 总结与展望

参考文献

致谢