云平台下的服务质量及用户满意度预测方法研究

发布时间：2020-03-21 10:15

【摘要】：随着云计算模式的深入推广,越来越多的通信资源、计算资源和存储资源依赖于互联网访问云平台,驱动云服务的数量迅猛增长。其中,具有功能相同、服务质量(QoS)不同的云服务数量众多。考虑用户满意度和服务质量的云服务推荐分析研究目前处于起步阶段,云服务推荐的服务质量约束和用户满意度计算尚未形成有效的解决方法。基于云服务推荐系统的实际需求,本文从两个角度分析了服务质量和用户满意度关系。主要研究内容如下:(1)针对QoS的时间序列特征和QoS评价的多值特征,对多值QoS数据进行预处理,在多个时间段内建模云模型,为了准确识别潜在用户的邻近用户,引入了一种兼顾形状和距离的综合云模型相似度的度量方法对每个时间段的云模型进行相似性度量,并根据潜在用户不同时期的应用需求,采用FAHP方法确定时间段的客观权重。提出了一种基于云模型时间序列分析的协同QoS预测方法,该方法能够为在云模型下的潜在用户提供高精度的多值协同QoS预测。(2)针对QoS满意度预测问题,本文提出了基于二阶隐马尔科夫模型的QoS满意度预测模型。该模型考虑了前两个时间状态对当前状态的影响,对服务QoS满意度的进行预测,然后将所产生的服务QoS满足能力高的云服务推荐给用户。该方法能够有效的提高预测精度,为用户提供高满意度的云服务。
【图文】：

图 1 服务质量 QoS 预测框架Fig 1 Quality of service forecast framework消费者的 QoS 评价，提出了基于云模型的时间序列的多值 Q是考虑提供商 QoS 满意度，构建了基于二阶隐马尔科夫模型文从两方面进行了服务质量 QoS 预测，为云服务选择和个性的出现，云服务选择和云服务组合需要准确的服务质量数据选云服务中得到充分和准确的用户 QoS 属性的数据已经成关键问题。在云平台下，服务状态(如工作负载和客户机数量时间而变化，云服务的 QoS 性能与调用时间密切相关，一具有不同的 QoS 性能[32]。在现实中，来自云服务提供商的 Q保证[33]，详细的 QoS 信息有利于潜在用户在从大量候选云服理、及时的决策。因此，基于有限的历史 QoS 数据，，预测潜是一个有价值的研究领域。用户过去通常只调用少量云服务

其中每个条目表示用户调用的云服务的响应时间指定的服务。为了进行服务选择或服务组合，潜在用户有 QoS 数据。然而，实际的 QoS 数据与表 1 中的示例择或服务组合之前预测空白条目是非常重要的。表 1：用户-服务的响应时间矩阵Tab.1: User-service matrices for response time用户云服务1s2s3s4s1u 1.53 2.35 1.37 2.202u 1.15 2.28 null 2.913u 0.95 1.28 null 2.154u 0.86 0.88 null 4.385u null 0.90 3.95 4.60nt1s2sp1s ps
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP393.09;F274

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本文编号：2593185