云计算下用户行为特征的服务选择策略

发布时间：2019-09-28 01:05

【摘要】：在云模型中,不同的网络资源被网络虚拟化抽象成为各种服务,这些服务经过进一步的组合后以服务组合的方式提供给终端用户。为保证用户能高效地选取服务,从用户体验质量的角度,分析云环境下用户访问服务的行为,利用其访问服务的偏好性,提出基于用户行为特征的服务选择策略。理论分析和实验表明,该策略能保证较高的性能及用户满意度,能为用户提供有效的选择方案。
【图文】：

拓扑图,服务组合,拓扑图

?0］，服务资源排名［11］等。一些文献利用社会网络的特性来分析复杂网络。其中包括借助社交网络的关系图按最短路径进行搜索［12］，利用社会网络的特性建立了一个资源和服务共享的社会云［13］。2基于用户行为的服务选择模型基于用户行为的服务选择策略主要对用户访问云服务的情况进行有效分析，提供快捷合理的服务组合方案，以满足用户更为个性化的需求。2．1模型概况云计算利用网络虚拟化技术将资源进行虚拟抽象，并将整合后的资源进一步组合，最后以服务的形式提供给终端用户。服务组合拓扑图如图1所示。图1服务组合拓扑图Fig．1Topologicalgraphofservicecomposition在给定的云计算环境中，假设共有n个服务组合实例，它们一同组成了服务组合集合S={Si|1≤i≤n}。对于用户所访问的服务组合，其组件集合为A，A={ai|1≤i≤p}，其中，p为服务组件数。基于用户行为的服务选择模型为一个无向有权图G=(V，E)，由互连的服务组件组成，其中包括2个元组。a)服务组件集V。对于用户所访问的服务组合中，各组件组成了该模型中的各个顶点v，v∈V。b)各服务组件间互连边的集合E。e，e∈E表示各服务组件间的联系。假定各服务组件间的权值即为组件间的直接距离L(ax，ay)，其中ax，ay为不同的服务组件。当服务提供商接收到来自用户的个性化需求，并经过分析确定相关的服务入口ap和服务出口aq后，依据此模型可制定最短路径。2．2相关定义定义1用户在第k个周期内累计访问服务组合Si的时长为ΔtSik，1≤k≤m，本文采用一周作为一个周期，m表示周期数。定义2用户在最近m个周期内访问服务组合Si的加权平均时长ΔtSim。由于周期的编号按照时间由远及近的顺序?

累计时

路径集。4实验对比大量的实践经验证明，人类行为具有规律性和周期性。文献［17］指出人类行为时间间隔分布符合幂律分布的特征。近年来，经统计发现，网页浏览等人类行为也都呈现出类似的统计特征，也就是说，用户将大部分的时间花在他们所偏好的少数几个服务上。网页浏览作为目前云服务提供商广泛提供的服务形式之一，因此常被用来辅助分析云服务。本文选取一周作为一个用户的行为周期，收集30个用户一周的正常行为作为系统初始数据。图2表示其中某一用户一周内访问服务的累计时长。为便于统计，采用1－30的代号分别表示各服务。从图2中可看出，该用户大多数时间都花在了少数几个服务上，而花在其他服务上的时间相对很少，也就是说用户在服务访问中会出现对某些服务有明显的偏好。图2某用户一周内访问服务的累计时长Fig．2Totaltimeofausercallingservicesinoneweek所有实验均运行在Pentium3．2GHz处理器，1．96GByte内存的WindowsXPSP3环境下，Micro-calOrigin6．0。本文主要从以下2个方面与文献［18］中提出的多属性方案(multi-criteriacloudserv-iceselection，MCSS)进行对比，图3是选取最优服务的成功率，图4是选取最优服务的执行时间。通过实验数据可知，本文所采用的基于用户行为特征的服务选择策略在性能上较优。这是由于该策略以用户的访问行为记录为参考，利用用户在不同时期对不同服务有着不同的偏好这一特点，并采用最短路径算法选取服务，因而其时间开销较校同时，若用户频繁访问某服务，说明在最近一段时间内用户对该服务的偏好更高，因此本文策略取得的用户满意度也更高。经过分析，可以得到以下结论。基于用户行为特征的服务选择策略在根据用户需求进行分析的同时，还将用户访问规律考虑在内，凸显了?
【作者单位】：重庆邮电大学计算机科学与技术学院;重庆邮电大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272400) 新世纪优秀人才支持计划项目重庆市高校成果转化项目(Kjzh10206) 公安部信息网络安全重点实验室项目(C11609) 重庆市教委科学计划项目(KJ110529)~~
【分类号】：TP393.09

【共引文献】