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對于基礎Web服務信息評價指標體系研究的論文

時間:2021-04-14 13:34:56 論文 我要投稿

對于基礎Web服務信息評價指標體系研究的論文

  1 基礎Web 服務信息評價指標體系

對于基礎Web服務信息評價指標體系研究的論文

  針對Web 網站的服務評估包含準確性、時效性、客觀性、全面性和安全性等方面,在對具體評價指標進行考核時,有的指標只能根據專家打分、問卷調查等方式主觀定性評定,無法進行客觀定量測定。本文力圖找出可以定量評定的指標,客觀地對Web 網站的服務進行評估。基于前述對現狀的分析及思考,本課題以互聯基礎Web 服務(應用)為研究對象,著力找出能對網上信息的組織、存貯、分布、傳遞、相互引證和開發利用等進行定量描述和統計分析,能揭示其數量特征和內在規律的評價指標體系。

  1.1 評價指標體系框架。

  通過深入分析研究,按照普適、可測、客觀、

  直觀的原則,提出了針對當前Web 應用服務信息評價指標體系,從Web 網站鏈接數量、鏈接分布、影響力、用戶體驗、安全五個方面進行評估。

  1.2 評價指標體系指標及其內涵的界定。對所提出的評價指標體系具體指標及其內涵界定如下:

  1.2.1 衡量網站的鏈接數量特征指標。

  1.2.1.1 網站的鏈接總數是一項很重要的指標。一般來說,網站的訪問資源豐富與否、體系組織是否完整、以及信息的披露程度高低,都是由網絡連接總數起決定性作用的。它是衡量網絡連接數量的其中一項重要指標。

  1.2.1.2 鏈接數的指向。鏈接數分為內部和外部兩種指向。指向內部的有鮮明的自身特色,和專業色彩,能夠滿足特定用戶群的需要,但如果占用比例過高,會造成開放程度不夠,隨之而來的結果是使用者獲取的信息量會相對減少。主機外和域外的鏈接數,分別在網站的內外資源中得以體現。對于外部指向,大家熟知的就是“站”,將獨立的系統及主機聯系起來,便構成了“站”,主機外和域外的數量及所占比例,影響著站性質。

  1.2.2 網站的鏈接密度和平均的頁面鏈接數是衡量網站鏈接分布的重要指標。鏈接密度“byte/link”。網站的信息含量高低、揭示信息的程度、以及體系是否嚴謹,都是由鏈接出現頻率高低和密度值大小決定的。通常鏈接密度越小越好。排除大媒體文件的影響,網站可以根據指標變化的活躍與否,來預測用戶想得到資源的.位置。頁面平均鏈接數“links/page”。頁面平均鏈接數和鏈接密度是相對而言的。它越大,網頁信息含量就越多,信息自組程度就越高。

  1.2.3 網站被鏈接次數、網站的影響因子、網絡可見度,是衡量網站影響力的重要指標。網站影響力和價值是通過網站鏈接數來衡量的。被鏈接次數多的網站必定有其獨特的資源和較高的價值。想要全面的了解指向某一網站的鏈接,依靠當今的搜索引擎技術是很難實現的,必須通過特定的范圍及條件才能實現。網站的影響因子定義為:網站被鏈接數、網站網頁總數。特定資源網頁被搜索引擎索引的數量稱作網絡可見度。

  1.2.4 網站影響力指標的衡量。訪問人數的多寡,是網絡信息資源影響力最直接的反映。人均訪問頁數可以是動態的,也可以是靜態的。人均訪問頁面數和人均訪問時間是衡量網絡信息資源“黏性”的指標,相較而言,人均訪問頁面數反映指標衡量“黏性”更為合理。瀏覽下載速度。瀏覽速度用于衡量用戶在使用瀏覽器顯示網站首頁時的速度,通常遵循“2-5-10”原則:用戶操作在2S以內響應,感覺很快; 2-5S 響應,感覺還可以授受;5-10S 以上響應,感覺很慢;

  1.2.5 衡量Web 網站安全的指標。因Web 網站機房均具備相關硬件安全要求,所以主要考查硬件環境以外的指標。

  1.2.5.1 Web 網站可用性。衡量Web 網站持續提供服務的能力。定義為評估考查時間內Web 網站可用時間與評估考查時間之比。

  1.2.5.2 Web 網站漏洞數。在評估考查時間內,利用Web 應用安全深度掃描技術、Web 應用漏洞識別技術、Web 和數據庫異常檢測技術等對Web 網站掃描發現的漏洞總數。

  1.2.5.3 Web 網站漏洞修補率。在時限要求內,漏洞修補數與所發現漏洞總數的比率。

  1.3 評價指標體系綜合評價、權重策略及動態調整。

  所提出的評價指標體系是對Web 服務的具體指標進行評估,取得評價指標體系中各項指標的評估值之后,還需要對Web 服務進行綜合評估。綜合評估時,首先由于各項指標量綱、函數關系不同,進行綜合評估時不具備可比性,必須進行歸一化處理;其次,各項指標在整個評價指標體系中對Web服務影響的權重是不同的,需要采用適當的權重策略賦予權重值。

  1.3.1 指標歸一化處理方法。根據相關模糊數學理論,采用如下方法對指標進行歸一化處理。將評價指標體系中的指標分為3 類:取值越大越好的指標;取值越小越好的指標;取值在某一區間適中的指標。

  1.3.1.1取值越大越好指標歸一化處理方法。其歸一化處理函數公式為:其中,(a,b)為x 估值區間。

  1.3.1.2 取值越小越好指標歸一化處理方法。其歸一化處理函數公式為:其中,(a,b)為x 估值區間。

  1.3.1.3 取值在某一區間適中指標歸一化處理方法。其歸一化處理函數公式為:其中,(a,b)為x 估值區間。

  1.3.2 綜合評價。

  綜合評價采取百分制,對歸一化處理后的單項指標加權求和,計算公式如下。其中fi為各項指標模糊化后的值,qi為各指標對應權重。1.3.3 指標權重的選取。對于各個指標的權重,采用基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)的算法,建立判斷矩陣,得到各項評估指標的單項和綜合權重,并采用兩級指標體系對Web 服務信息進行評估。

  2 基礎Web 服務信息評價指標體系的實現

  上述基礎Web 服務信息評價指標體系要在具體應用中實現,還需要進一步重點對以下技術進行深入研究:評價系統指標權重策略確定及動態調整技術;相關評價指標的計算模型和分析診斷技術;Web 應用安全深度掃描技術、Web 和數據庫異常檢測技術、海量數據快速檢索技術、交互式安全事件追溯技術、Web 應用系統風險檢測技術等內容。在對上述技術深入研究的基礎上,采用系統集成的方法,可以實現基礎Web 服務信息評價指標的采集、測量,從而為Web 應用使用者、Web 應用開發人員和管理員、網絡管理員、信息服務發布部門和管理部門提供基礎的服務信息數據。為網站優化服務工作提供數據支撐。

  結束語

  本研究對Web 信息資源系統的服務信息影響力指標進行界定,并提出了一個適合的測量(評價)指標體系,從客觀的角度揭示Web 應用數量特征、內在規律和安全程度,提供滿足各級網絡管理人員(部門)需求的基礎管理數據。

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