發(fā)布時間：2018-08-06 21:39

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,Web服務提供商開發(fā)各個領域相關的Web服務,因此會存在大量功能相似的Web服務供Web服務銷費者選擇。消費者一是要關注Web服務是否滿足業(yè)務邏輯,二是要關注QoS,即Web服務的質(zhì)量。而如何在高質(zhì)量的Web服務候選集中選擇出滿足用戶個性化需求的服務是研究者們廣泛研究的課題之一。通過對現(xiàn)有的Web服務評價方法的深入研究分析,針對現(xiàn)有方法只根據(jù)Web服務的QoS參數(shù)進行評價方法存在的問題,本論文考慮了用戶個性化需求因素,提出了一種面向個性化需求的Web服務評價方法WSQEMBUI,從而進一步提高Web服務質(zhì)量評價的準確率。在該方法中首先從Web服務中介服務器的使用日志中獲取各個服務的使用情況數(shù)據(jù),然后對數(shù)據(jù)進行預處理,根據(jù)Web服務使用信息數(shù)據(jù)為每一個服務建立評價概念樹,評價概念樹每個結點表示服務的一個評價因子,根據(jù)已經(jīng)構建好的服務質(zhì)量評價概念樹找到一條與個性化需求因素接近的路徑,即服務候選集,再計算路徑上每一個評價因子的權重,最終給出每個服務的評價結果。本文又提出了結合了專家的先驗知識的服務質(zhì)量評價概念樹的優(yōu)化算法,這一優(yōu)化算法主要是結合了專家設定評價因子權重與機器學習方法。最后,理論分析了本文的服務質(zhì)量評價方法的可行性。最終通過實驗驗證了面向個性化需求的Web服務評價算法在一定程度上提高了Web服務質(zhì)量評價的準確率。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, web service providers develop related Web services in various fields, so there will be a large number of similar Web services for Web service sellers to choose. First, consumers should pay attention to whether Web services satisfy business logic, and second, they should pay attention to QoS, that is, the quality of Web services. However, how to select a service to meet the individual needs of users in the high quality Web service candidate set is one of the topics widely studied by researchers. Based on the in-depth study and analysis of the existing Web service evaluation methods, this paper takes into account the user's personalized requirements for the existing methods, which are only based on the QoS parameters of the Web services. A new Web service evaluation method, WSQEMBUI, is proposed to improve the accuracy of Web service quality evaluation. In the method, the usage data of each service is obtained from the usage log of the Web service mediation server, and then the data is preprocessed, and an evaluation concept tree is established for each service according to the Web service usage information data. Each node of the evaluation concept tree represents an evaluation factor of the service. According to the established concept tree of service quality evaluation, we find a path that is close to the personalized demand factor, that is, the service candidate set. Then calculate the weight of each evaluation factor on the path, and finally give the evaluation results of each service. This paper also proposes an optimization algorithm for quality of service evaluation concept tree which combines the prior knowledge of experts. This optimization algorithm mainly combines the weight of evaluation factors set by experts and the method of machine learning. Finally, the feasibility of the service quality evaluation method is analyzed theoretically. Finally, the experimental results show that the Web service evaluation algorithm for personalized requirements improves the accuracy of Web service quality evaluation to a certain extent.
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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本文編號：2169067