HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于支持向量机的网站服务质量实时监控方法

作者:刘高勇 汪会玲支持向量机web服务质量文本挖掘实时监控

摘要:利用支持向量机(support vector machine,SVM)在两类模式识别中所表现出的良好适应性,采用SVM把网站服务质量的评价信息分成两类:服务投诉和非服务投诉.通过服务质量监控表格对投诉率的上限进行控制,实现了系统对服务质量的自动监控.实验结果表明,采用基于SVM网站服务质量监控方法能够对网站的服务质量进行实时监控,并且优于基于指标的服务质量监控方法.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

武汉大学学报·理学版

《武汉大学学报·理学版》(CN:42-1674/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《武汉大学学报·理学版》是自然科学综合性学术期刊,主要刊登数学、计算机科学、物理学、空间物理学、化学、环境科学、生命科学等学科的最新研究成果。

杂志详情