حيدر الخفاجي
بحثت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل (تصنيف جودة خدمات الويب بالاعتماد على طرق تنقيب البيانات)، للطالبة نور الهدى حامد عليوي .بينت الدراسة أنه مع التزايد الهائل في عدد خدمات الويب على الإنترنت التي لها نفس الوظائف، يجعل من الصعب اختيار الخدمة الأفضل التي تلبي احتياجات المستخدم.ويمكن التغلب على هذا التحدي من خلال تصنيف جودة خدمات الويب لتحديد افضلها من حيث الجودة و الكفاءة و الدقة لتلبي احتياجات المستخدم .وفي هذه العمل ، تم تطبيق تقنيات التصنيف (classification techniques ) وهي إحدى تقنيات التعلم الآلي (Machine learning). حيث اقترحت الدراسة طريقتين لتطبيق تقنيات التصنيف ، الطريقة الاولى باستخدام بيئة الحوسبة السحابية (cloud computing) والطريقة الثانية باستخدام البيئة المحلية (on-premise ). في كل طريقة استخدمت خورازميات ثلاثة و التي هي Logistic Regression (LR) و Support Vector Machine (SVM) و Random Forest (RF).
وتضمنت الدراسة استخدام خصائص مختلفة لتنصيف جودة خدمات الويب، وهي documentation, reliability successability, compliance, throughput,response time , latency best practices, and availability .وتم مقارنة نتائج العمل المنفذ في كل بيئة. وكذلك مقارنة نتائج الخوارزميات المختلفة المستخدمة في البيئات التنفيذية .وتم تقييم النتائج باستخدام عدة مقاييس accuracy, precision, recall, f1-score و كانت أفضل النتائج التي تم تحقيقها باستخدام بيئة الحوسبة السحابية باستخدام خوارزمية random forest (RF) حيث سجلت الدقة (99.9%) بينما حققت خوارزمية support vector machine (SVM) دقة ( (%98.2 وحققت logistic regression (LR) دقة (%96.8). وكانت نتائج الدقة في بيئة المحلية باستخدام خوارزمية logistic regression (LR) هي ((%88.8 بينما خوارزميات support vector machine (SVM) و random forest (RF) كانت الدقة بهما (97%).