混合QoS感知的高效Web服务选择方法研究

发布时间：2017-10-25 15:20

  本文关键词：混合QoS感知的高效Web服务选择方法研究

  更多相关文章： Web服务 服务质量(QoS) 聚类 群决策 Skyline计算

【摘要】：随着服务计算的快速发展和互联网的广泛应用,Web服务正在成为人们生活和生产中的一部分,与此同时关于Web服务的选择也给人们带来一定的难度。一方面在软件行业快速发展的驱动下,近年来具有相同功能但不同服务质量(Quality of Services,简称QoS)的可用服务数量急剧增加,而且服务QoS信息大多采用混合数据描述,此时如何在众多备选服务中快速选择满足用户需求的最佳服务,是值得研究探讨的课题。另一方面,在信息通讯技术的驱动下,群体活动在人们的生活中日益普遍,Web服务选择也正在由传统的单用户选择向群体决策模式转变,而当群体规模较大时考虑所有用户偏好是不现实的,如何在尽可能考虑群体偏好的情况下快速选择满足用户群体需求的服务同样值得人们去研究探讨。因此,综上所述,有必要为用户建立一种基于个性化QoS需求的高效Web服务群决策方法。本文主要工作如下:(1)提出混合QoS感知的Web服务群决策方法,在服务或组合服务的属性描述信息为混合数据时,首先介绍了一种混合QoS属性描述模型,该模型能够支持实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊数下的属性评价,同时文中还给出了相应组合服务QoS聚合模型,接着通过借鉴聚类算法理论和TOPSIS基本思想来对备选Web服务进行选择。(2)通过借鉴Skyline计算理论,介绍了一种混合QoS感知的Web服务Skyline计算模型,该模型能对服务属性信息为混合数据类型的众多备选服务进行Skyline筛选,排除那些表现比较差的服务,进而通过缩减备选服务集范围来加快最优服务决策。(3)研究了混合QoS感知的Web服务Skyline查询方法,通过借鉴现有Skyline查询方法,分别介绍了四种混合QoS感知的Web服务Skyline查询方法,实现对备选服务集中不确定Skyline服务的有效查找。
【关键词】：Web服务 服务质量(QoS) 聚类 群决策 Skyline计算
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.1.1 QoS感知的Web服务选择研究背景12-13
• 1.1.2 服务Skyline计算的研究背景13
• 1.2 国内外研究综述13-16
• 1.2.1 QoS感知的Web服务选择国内外研究现状13-14
• 1.2.2 服务Skyline计算的国内外研究现状14-16
• 1.3 研究创新点16-17
• 1.4 论文结构和内容17-18
• 2 混合QoS感知的Web服务群决策18-44
• 2.1 Web服务19-21
• 2.1.1 Web服务体系结构19-20
• 2.1.2 Web服务的特性20
• 2.1.3 Web服务技术架构20-21
• 2.2 Web组合服务21-23
• 2.2.1 Web组合服务模型22-23
• 2.2.2 Web组合服务QoS模型23
• 2.3 服务质量QoS模型23-26
• 2.3.1 QoS模型属性定义24-25
• 2.3.2 混合QoS数据区间化25
• 2.3.3 区间数运算规则25-26
• 2.4 Web服务群决策26-27
• 2.4.1 多属性群决策模型26
• 2.4.2 TOPSIS基本思想26-27
• 2.5 基于聚类计算的HOWSCS_GGOP算法实现27-34
• 2.5.1 计算群体偏好27
• 2.5.2 用户权重加权的确定27-28
• 2.5.3 相似个体聚类28-30
• 2.5.4 构建聚类加权归一化决策矩阵30-31
• 2.5.5 确定正理想解和负理想解31-33
• 2.5.6 综合评价备选服务33-34
• 2.6 实验分析34-43
• 2.6.1 比较基于单用户的HOWSCS_GGOP和UMC34-35
• 2.6.2 比较基于群体的HOWSCS_GGOP35-38
• 2.6.3 大群体的实验分析38-43
• 2.7 本章小结43-44
• 3 混合QoS感知的Web服务Skyline计算模型44-54
• 3.1 Skyline计算45
• 3.2 Web服务Skyline计算45-46
• 3.3 混合属性描述下的Web服务Skyline计算模型46-49
• 3.4 基于Skyline计算的混合QoS感知的Web服务群决策49
• 3.5 实验分析49-53
• 3.5.1 Skyline集正确性证明49-50
• 3.5.2 实例应用50-52
• 3.5.3 基于不确定Skyline集的服务群决策方法效率分析52-53
• 3.6 本章小结53-54
• 4 混合QoS感知的Web服务Skyline查询方法54-68
• 4.1 基于混合属性模型的BNL( BNL_HM)算法54-57
• 4.1.1 BNL算法思想54-56
• 4.1.2 BNL_HM算法步骤56-57
• 4.2 基于混合属性模型的D&C(D&C_HM)算法57-59
• 4.2.1 D&C算法思想57-58
• 4.2.2 D&C_HM算法步骤58-59
• 4.3 基于混合属性模型的NN(NN_HM)算法59-62
• 4.3.1 NN算法思想59-60
• 4.3.2 R-H树60-61
• 4.3.3 距离公式61-62
• 4.3.4 NN_HM算法步骤62
• 4.4 基于混合属性模型的BBS(BBS_HM)算法62-64
• 4.4.1 BBS算法思想62-63
• 4.4.2 BBS_HM算法步骤63-64
• 4.5 实验分析64-66
• 4.5.1 Skyline查询算法正确性分析64
• 4.5.2 Skyline查询算法性能比较64-66
• 4.6 本章小结66-68
• 5 总结与展望68-70
• 5.1 全文总结68
• 5.2 研究展望68-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文74-76
• 致谢76-77

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