本文關(guān)鍵詞：基于QoS預(yù)測的Web服務(wù)推薦算法的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： Web服務(wù) 服務(wù)質(zhì)量(QoS) 協(xié)同過濾 上下文信息 QoS預(yù)測

【摘要】：隨著SOA的廣泛應(yīng)用,Web服務(wù)的數(shù)量在互聯(lián)網(wǎng)上呈現(xiàn)爆炸性增長,這使得用戶手動(dòng)查找、選擇和調(diào)用Web服務(wù)的工作難以進(jìn)行,不再能滿足用戶的需求。因此,如何讓用戶高效地發(fā)現(xiàn)、推薦、選擇和組合服務(wù)的算法研究成為了迫切的需要。如何在海量服務(wù)中找到符合用戶功能需求描述的服務(wù),是服務(wù)發(fā)現(xiàn)的研究內(nèi)容。然而,因?yàn)榻陙?大量功能相同而非功能屬性完全不同的服務(wù)出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)及云平臺(tái)上,僅僅幫助用戶找到符合功能描述的服務(wù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。如何從大量符合功能描述的服務(wù)中,有效地選擇出一些非功能屬性較高的服務(wù)提供給用戶成為了研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。但是,對于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶,服務(wù)所提供的QoS表現(xiàn)出強(qiáng)烈的不穩(wěn)定性。因此僅根據(jù)服務(wù)供應(yīng)商提供的靜態(tài)QoS屬性或歷史的QoS均值進(jìn)行服務(wù)推薦,可能會(huì)得到不滿意的結(jié)果。此外,由于Web服務(wù)數(shù)量的不斷激增,甚至呈現(xiàn)出爆炸性增長的趨勢,用戶不可能調(diào)用過全部的服務(wù),絕大多數(shù)的服務(wù)的QoS對于用戶來說是未知的,即Web服務(wù)的QoS存在著非完整性。服務(wù)的QoS所具有的不穩(wěn)定性和非完整性,使得根據(jù)QoS進(jìn)行服務(wù)選擇的工作難以進(jìn)行。因此,如何根據(jù)已有的歷史QoS值,預(yù)測用戶未調(diào)用過的服務(wù)的QoS值,顯得尤為重要。基于此,本文提出了一種制造近鄰的Web服務(wù)QoS的協(xié)同過濾預(yù)測算法。該算法首先通過上下文信息過濾對“穩(wěn)定用戶”類和“穩(wěn)定服務(wù)”類進(jìn)行QoS預(yù)測,然后引入迭代的思想,對“普通用戶”和“普通服務(wù)”類進(jìn)行制造近鄰的協(xié)同過濾預(yù)測算法對該類用戶進(jìn)行預(yù)測,最后對需要預(yù)測的QoS中未有預(yù)測值的部分進(jìn)行預(yù)測。通過對真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)預(yù)測,表明該算法具有較好的預(yù)測準(zhǔn)確度。
【關(guān)鍵詞】：Web服務(wù) 服務(wù)質(zhì)量(QoS) 協(xié)同過濾 上下文信息 QoS預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3;TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-12
• 1.1.1 Web服務(wù)10-11
• 1.1.2 Web服務(wù)與服務(wù)質(zhì)量11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 SOA與Web服務(wù)12-13
• 1.2.2 Web服務(wù)的QoS指標(biāo)13-14
• 1.2.3 QoS預(yù)測14-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容及成果15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 相關(guān)概念介紹16-22
• 2.1 推薦系統(tǒng)16-18
• 2.1.1 用戶模型17
• 2.1.2 推薦對象模型17-18
• 2.1.3 推薦算法模型18
• 2.2 協(xié)同過濾簡介18-20
• 2.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾18-19
• 2.2.2 基于服務(wù)的協(xié)同過濾19
• 2.2.3 混合協(xié)同過濾19-20
• 2.3 準(zhǔn)確度衡量標(biāo)準(zhǔn)20
• 2.3.1 均方根誤差20
• 2.3.2 平均絕對值誤差20
• 2.3.3 標(biāo)準(zhǔn)化平均絕對值誤差20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第3章 協(xié)同過濾改進(jìn)算法22-27
• 3.1 相似度計(jì)算方法改進(jìn)22-24
• 3.1.1 相似度計(jì)算方法22-23
• 3.1.2 相似度計(jì)算方法的改進(jìn)23-24
• 3.2 相似鄰居選擇方法改進(jìn)24-25
• 3.2.1 相似鄰居選擇方法24
• 3.2.2 相似鄰居選擇方法的改進(jìn)24-25
• 3.3 預(yù)測值計(jì)算方法改進(jìn)25-26
• 3.3.1 預(yù)測值計(jì)算方法25
• 3.3.2 預(yù)測值計(jì)算方法的改進(jìn)25-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 第4章 QoS預(yù)測算法27-40
• 4.1 上下文信息過濾27-30
• 4.1.1 上下文簡介27-28
• 4.1.2 上下文獲取28
• 4.1.3 上下文建模28-29
• 4.1.4 基于上下文的優(yōu)化算法29-30
• 4.2 算法步驟30-33
• 4.2.1 填充矩陣30-31
• 4.2.2 普通QoS的預(yù)測31-32
• 4.2.3 特殊QoS的預(yù)測32-33
• 4.3 算法相關(guān)描述33-39
• 4.3.1 穩(wěn)定用戶和穩(wěn)定服務(wù)預(yù)測33-34
• 4.3.2 普通用戶類預(yù)測34-36
• 4.3.3 普通服務(wù)類預(yù)測36-38
• 4.3.4 普通用戶和普通服務(wù)預(yù)測算法38
• 4.3.5 特殊預(yù)測算法38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與分析40-46
• 5.1 相關(guān)參數(shù)對預(yù)測準(zhǔn)確度的影響40-44
• 5.1.1 DU和DS對預(yù)測準(zhǔn)確度的影響40-41
• 5.1.2 snum和unum對預(yù)測準(zhǔn)確度的影響41-42
• 5.1.3 sims和simu對預(yù)測準(zhǔn)確度的影響42-44
• 5.1.4 ω對預(yù)測準(zhǔn)確度的影響44
• 5.2 準(zhǔn)確度對比分析44-45
• 5.3 本章小結(jié)45-46
• 第6章 總結(jié)與展望46-48
• 6.1 總結(jié)46-47
• 6.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果52-53
• 致謝53

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1062589