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基于服务质量的云服务选取与推荐技术研究

发布时间:2021-01-06 11:54
  云计算是一种新型的互联网服务模式,能够将共享的软硬件资源、信息等以服务的形式按需提供给用户和其他设备,可以很好地实现一体化联合作战对军事信息资源灵活构建、高度融合的要求。随着云计算模式的进一步推广,网络上的云服务数量呈爆炸式增长,如何选取满足用户需求和推荐符合用户偏好的服务,是当前云计算领域的研究热点。本文在深入分析云服务特征的基础上,重点研究当前服务选取与推荐技术中存在的动态多约束性、准确性和多样性问题,以提高用户的满意度。主要内容及贡献如下:1.为了解决云环境下服务QoS的不确定性及QoS属性权重确定不合理问题,提出基于动态QoS和主客观赋权的服务选取方法。建立区间QoS模型来表示服务QoS的动态性和用户QoS需求的模糊性,在此基础上利用逼近理想点的多属性决策方法求解QoS属性客观权重,并结合用户的主观偏好序列计算QoS属性综合权重,兼顾了客观QoS和主观偏好,有效提高了服务选取的准确性。2.针对当前云环境下组合服务选取实时性不强、且忽略服务间功能性约束的问题,提出基于全局QoS分解的多约束服务选取方法。通过引入质量标尺和信念空间的学习机制来改进文化遗传算法,实现对全局Qo S约束... 

【文章来源】:战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于服务质量的云服务选取与推荐技术研究


研究内容(一)基于动态QoS的最优单个服务选取

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战略支援部队信息工程大学硕士学位论文1 1 111 12 2 21* *ki in nkk k nxp pxX Vp px 1 2{ , , }mSC WS WS W S,其每个服务类 (1 )iWS i m候选服务的推荐度为jx ,将其按照由大到小的顺序进中选取推荐度最大的候选服务,即可组成最终的组合

属性值,情况,效益型,用户满意度


第二章 基于动态 QoS 的最优单个服务选取.32,0.24,0.21,0.23 ,各候选服务的推荐度为 Xi=(0.583,0.467,0.512,0.414,0.2序为1 3 2 4 5s s s s s,符号" "表示优于,即1s 为最优服务,5s 为最差服S 数据集中用户满意度调查的排序结果一致。此基础上,设计四个场景来验证本方法的有效性。务QoS值的影响用户 QoS 需求、用户主观偏好不变的情况下,逐渐优化某候选服务i的各项即逐渐增大效益型 QoS 属性值,或逐渐减小成本型 QoS 属性值,从而提高 QoS 需求的接近程度。其他候选服务保持不变,此时,候选服务i的推荐度排名顺序应该提前。验证上述假设,逐渐优化最差服务5s 的各项 QoS 属性值,iX 变化情况如图 2

【参考文献】:
期刊论文
[1]融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法[J]. 郭弘毅,刘功申,苏波,孟魁.  计算机研究与发展. 2016(08)
[2]面向全局约束的QoS分解与服务状态监控机制研究[J]. 刘志忠,彭辉,曹雷.  电子学报. 2016(04)
[3]基于混合推荐和隐马尔科夫模型的服务推荐方法[J]. 马建威,陈洪辉,STEPHAN Reiff-Marganiec.  中南大学学报(自然科学版). 2016(01)
[4]基于排序学习的推荐算法研究综述[J]. 黄震华,张佳雯,田春岐,孙圣力,向阳.  软件学报. 2016(03)
[5]一种基于FAHP的多维QoS局部最优服务选择模型[J]. 李玲,刘敏,成国庆.  计算机学报. 2015(10)
[6]一种基于隐语义概率模型的个性化Web服务推荐方法[J]. 胡堰,彭启民,胡晓惠.  计算机研究与发展. 2014(08)
[7]SOA与云计算技术[J]. 蒋小飞.  软件导刊. 2014(05)
[8]基于可信联盟的服务推荐方法[J]. 王海艳,杨文彬,王随昌,李思瑞.  计算机学报. 2014(02)
[9]一种基于混合遗传和粒子群的智能优化算法[J]. 马超,邓超,熊尧,吴军.  计算机研究与发展. 2013(11)
[10]基于局部近似过滤的多约束服务选择方法[J]. 梁中军,邹华,郭静,杨放春,林荣恒.  电子与信息学报. 2013(10)

硕士论文
[1]基于粗粒度需求及服务关键属性的军事信息服务优化组合方法研究[D]. 马建威.国防科学技术大学 2009



本文编号:2960523

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