基于QoS感知的Web服務(wù)組合關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、Web服務(wù)其實(shí)就是一種運(yùn)行在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用程序,它可以在Web環(huán)境中被描述、被發(fā)布、被查找以及被調(diào)用。雖然Web服務(wù)給應(yīng)用程序的集成提供了方便,但單個(gè)Web服務(wù)的功能往往設(shè)計(jì)得很簡單,致使我們有時(shí)候無法找到任何一個(gè)可以滿足用戶需求的單一Web服務(wù)。這時(shí),最好的解決辦法是將多個(gè)功能簡單的Web服務(wù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)和要求進(jìn)行組合,形成新的增值服務(wù)以實(shí)現(xiàn)用戶預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)。隨著網(wǎng)絡(luò)上可用的Web服務(wù)數(shù)量的增加,組合服務(wù)中的每一個(gè)子任務(wù)能夠由大量功

2、能相同的服務(wù)來完成,那么擺在我們面前的首要任務(wù)是怎樣從候選服務(wù)集中挑選最合適的服務(wù)來完成我們的子任務(wù)。雖然這些候選服務(wù)的功能相同,但是它們具有不同的非功能性屬性——服務(wù)質(zhì)量(QoS),所以這些QoS數(shù)據(jù)便成為我們選取服務(wù)時(shí)的重要參考依據(jù)。但是用戶消費(fèi)者可能只使用過候選服務(wù)集中的部分服務(wù),對(duì)于其他候選服務(wù)的QoS,用戶還不是很了解,為了選取合適的候選服務(wù),我們需要幫助用戶預(yù)測(cè)未曾使用過的候選服務(wù)的QoS。因此尋找合理的QoS預(yù)測(cè)機(jī)制和基于

3、QoS感知的Web服務(wù)組合算法是我們當(dāng)前重點(diǎn)研究的內(nèi)容。
　　 本文的工作主要圍繞Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)問題和基于QoS感知的Web服務(wù)組合問題而展開,其主要研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下:
　　 (1)分析了已有的QoS預(yù)測(cè)方法,提出了一種基于協(xié)同過濾的服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)方法。該方法克服了傳統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)方案(求算術(shù)平均值)沒有將用戶的偏好和使用經(jīng)驗(yàn)考慮在內(nèi)的缺點(diǎn)。該方法在協(xié)同過濾算法的框架之上引入了一種新的相似度挖掘算法,這種新的相似度挖

4、掘算法根據(jù)用戶的消費(fèi)經(jīng)驗(yàn)來評(píng)估用戶之間的相似度,并在計(jì)算出來的相似度的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。這種新的相似度挖掘算法分別從鄰近度、影響因子和流行度三個(gè)方面來綜合考慮用戶之間的相似度,從根本上改善了傳統(tǒng)相似度挖掘算法(皮爾森相關(guān)系數(shù)、余弦函數(shù)和歐幾里得距離等)在QoS數(shù)據(jù)稀疏時(shí)容易產(chǎn)生預(yù)測(cè)誤導(dǎo)的現(xiàn)象。
　　 (2)對(duì)QOS數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行分類,引入了基于的模糊集和隸屬度函數(shù)的正規(guī)化方法。對(duì)于數(shù)值型QoS數(shù)據(jù),我們采用高斯正規(guī)化方法

5、將處于不同區(qū)域的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)統(tǒng)一的區(qū)間[0,1]上；對(duì)于模糊型QoS數(shù)據(jù),我們根據(jù)用戶的使用經(jīng)驗(yàn)找到它們的隸屬度函數(shù),然后運(yùn)用隸屬度函數(shù)將這部分模糊型QoS數(shù)據(jù)映射到區(qū)間[0,1]上。
　　 (3)分析了已有的基于QoS感知的Web服務(wù)的組合算法,提出了一種基于遺傳算法的Web服務(wù)組合方案。該方法改善了使用傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行Web服務(wù)組合時(shí)收斂速度慢的現(xiàn)象,滿足了實(shí)時(shí)性服務(wù)組合的需求。該方法使用蟻群算法產(chǎn)生初始抗體種群以提高初始