面向用户偏好社团信任的云服务合作机制研究

发布时间：2017-05-31 00:15

  本文关键词：面向用户偏好社团信任的云服务合作机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算的集约型经济效益使云服务成为软件服务化的新一代模式。然而云中服务质量的不确定性和复杂性以及用户的差异性需求为云服务的推广带来了新的挑战。用户如何选择满意的服务以及服务商如何面向用户偏好设计服务成为促进服务交易亟待解决的两个问题。论文的研究目标是分析用户偏好特点,根据用户偏好为其推荐服务进而提高用户服务体验的满意度,同时推动服务商调整服务质量迎合不同用户群体的偏好进而提高服务产品的收益,最终形成一套有效的服务合作机制。本文提出的方法将有效促进云中资源的最合理化分配,推动云中用户和服务商的高效合作。论文中通过应用社团发现理论、博弈理论以及遗传演化理论提出了-组创新性的方法解决云服务交易中的服务优化和服务选择问题,并设计了各部分相关的算法,最终将其部署到云平台上,实现了一套完整的服务合作机制的支持系统。论文的主要工作和创新性成果如下：1.提出云中用户偏好社团的概念及其发现算法借鉴社团发现的思想,提出了云中用户偏好社团的概念；通过挖掘云服务的评价信息,设计了基于用户偏好相似度的社团聚类算法；为了确定最佳的用户社团结构,定义了用户偏好社团的评价指标——社团度。实验结果表明,用户偏好社团发现算法能够有效地识别云中具有相似偏好的用户群体,可为可信推荐用户的选取和面向用户偏好的服务设计提供准确的决策依据。2.提出社团信任驱动的云服务选择模型基于稳定的用户偏好社团结构,提出一种利用社团信任预测服务评价从而为用户选择服务的模型,增强了推荐用户群体的稳定性。模型中包含社团内评价预测和社团间评价预测两种方法,可通过预测选择参数自动确定适合的预测方法,在一定程度上克服了服务推荐中的数据稀疏性问题。实验结果表明,社团信任驱动的服务预测具有较高的准确度,是一种实际应用中行之有效的方法。3.提出基于服务QoS的用户和服务商的博弈模型基于服务的QoS,建立了服务商和用户偏好社团的效用博弈模型,定义了双方各自的效用函数,讨论了两者博弈达到均衡的条件,提出了一种以合作为目标的基于服务QoS的演化均衡策略。这些模型与策略的研究为服务商的服务策略提供了优化依据。4.提出面向用户偏好社团的云服务QoS演化方法面向用户社团的偏好,设计了一种基于效用博弈的服务QoS遗传演化算法,用于求解令用户满意度和服务商收益达到均衡状态的服务QoS优化策略。通过改进遗传操作提高了算法的全局搜索能力和效率。实验结果表明该算法能够从用户偏好和服务成本两个方面有效优化服务QoS,有利于服务商和用户的利益双赢。
【关键词】：用户偏好 社团信任 服务选择 效用博弈 QoS演化
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 研究背景15-19
• 1.1.1 云计算及其服务架构15-17
• 1.1.2 云服务交易过程17-19
• 1.2 论文研究的问题及研究意义19-21
• 1.2.1 问题的提出19-20
• 1.2.2 研究意义20-21
• 1.3 研究目标和内容21-24
• 1.3.1 研究目标21-23
• 1.3.2 研究内容23-24
• 1.4 论文的组织24-25
• 第二章 相关研究概述25-39
• 2.1 云服务选择研究现状25-31
• 2.1.1 基于参数匹配的服务选择27
• 2.1.2 基于用户QoS偏好的服务选择27-29
• 2.1.3 基于信任的服务选择29-30
• 2.1.4 负载感知的服务选择30
• 2.1.5 基于预测的服务选择30-31
• 2.2 云服务优化研究现状31-35
• 2.2.1 基于服务资源分配的优化31-32
• 2.2.2 基于服务资源供应的优化32-33
• 2.2.3 基于服务过程部署的优化33-35
• 2.3 现有研究的分析与思考35-39
• 2.3.1 现有研究的分析35-37
• 2.3.2 研究方法的思考37-39
• 第三章 面向用户偏好的社团发现39-61
• 3.1 相关理论39-45
• 3.1.1 复杂网络中社团结构的概念39-41
• 3.1.2 社团发现算法41-42
• 3.1.3 节点相似度度量42-43
• 3.1.4 社团划分质量衡量标准43-45
• 3.2 面向服务选择的用户偏好相似度45-48
• 3.2.1 服务选择网络的表示45-46
• 3.2.2 用户偏好相似度的计算46-48
• 3.3 基于用户偏好相似度的社团发现48-53
• 3.3.1 基础定义48-51
• 3.3.2 社团发现算法流程51
• 3.3.3 社团发现算法描述51-53
• 3.4 实验与分析53-60
• 3.4.1 实验数据集53-54
• 3.4.2 用户社团聚类算法的有效性验证54-56
• 3.4.3 用户社团聚类算法的准确性验证及相关参数分析56-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第四章 社团信任驱动的服务选择方法61-75
• 4.1 相关理论61-66
• 4.1.1 服务选择模型中的信任与推荐62-64
• 4.1.2 协同过滤及其关键问题64-65
• 4.1.3 服务推荐效果的评价标准65-66
• 4.2 社团信任驱动的服务选择模型66-69
• 4.2.1 服务选择模型的组成模块66-68
• 4.2.2 服务选择模型的主要流程68-69
• 4.3 社团信任驱动的服务预测算法69-71
• 4.4 实验与分析71-74
• 4.4.1 实验数据集71-72
• 4.4.2 服务选择算法的准确性分析72-74
• 4.5 本章小结74-75
• 第五章 基于服务QoS的用户和服务商的博弈模型75-96
• 5.1 相关理论75-81
• 5.1.1 基本博弈模型75-77
• 5.1.2 演化博弈论77-80
• 5.1.3 逆向选择和柠檬货模型80-81
• 5.2 基于QoS的用户和服务商的博弈分析81-87
• 5.2.1 博弈模型中的基本概念82-85
• 5.2.2 博弈均衡分析85-87
• 5.3 用户和服务商的博弈模型87-95
• 5.3.1 用户偏好社团和服务商博弈模型的经济学解释88-89
• 5.3.2 用户和服务商的效用函数89-92
• 5.3.3 基于服务QoS的演化博弈92-95
• 5.4 本章小结95-96
• 第六章 基于博弈模型的云服务QoS遗传演化算法96-113
• 6.1 相关理论96-100
• 6.1.1 最优化问题的解决方法96-97
• 6.1.2 遗传算法基本原理和过程97-98
• 6.1.3 遗传算法关键步骤及实现技术98-100
• 6.2 云服务QoS遗传演化算法100-105
• 6.2.1 云服务QoS遗传演化算法的构造100-103
• 6.2.2 云服务QoS遗传演化算法的描述103-104
• 6.2.3 算法的时间复杂度分析104-105
• 6.3 仿真实验与数值分析105-112
• 6.3.1 基于用户效用的服务QoS演化106-108
• 6.3.2 基于服务商效用的服务QoS演化108-110
• 6.3.3 基于用户和服务商混合效用的服务QoS演化110-112
• 6.4 本章小结112-113
• 第七章 结束语113-116
• 7.1 论文工作总结113-115
• 7.2 下一步研究工作115-116
• 参考文献116-126
• 致谢126-127
• 作者攻读博士学位期间科研和获奖情况127-128

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