Quality of experience (QoE) estimation of Web services via text mining tools

Abstract

Les services web peuvent être intégrés de manière transparente et dynamique grâce à la composition des services web. Les performances d’une composition dans son ensemble sont déterminées par les ac tions des services Web participants. Par conséquent, lors de la sélection des services pour la composition de services, la qualité est cruciale. Les méthodes actuelles de choix et de découverte des services Web se concentrent sur des facteurs fonctionnels(disponibilité et le temps de réponse) ou sur la qualité de service. Malgré le fait que ces facteurs sont essentiels pour le choix des services Web, ils peuvent ne pas refléter avec précision la perception de la qualité par les utilisateurs. Nous commençons ce mémoire de maîtrise en examinant les services Web d’un point de vue général. Ensuite, nous étudions ce qu’est lextraction de texte, ainsi que les composants et les techniques fondamentaux qui en font ce qu’elle est. Enfin, nous présentons un code python que nous avons choisis de parametre car il utilise des methodes qui exploite les commentaires des utilisateurs afin de mesurer leur polarité et les résultats nous donne une idée de la performance des technique utilise dans le code