【摘要】：互聯(lián)網技術的發(fā)展促進了計算模式的演變,一種新興的計算模式——服務計算應運而生,服務計算實現(xiàn)了Web環(huán)境中跨平臺跨協(xié)議的應用交互與集成.隨著數(shù)據、軟件、存儲、計算等都被打包成服務的形式交付用戶使用,服務計算受到了工業(yè)界和學術界的越來越多的關注.服務種類與數(shù)量增長迅猛,但是服務質量(quality of service,QoS)參差不齊,讓用戶從海量的服務中尋找高質量的服務變得非常困難,因此迫切需要服務推薦系統(tǒng)為用戶推薦能使該用戶得到最優(yōu)體驗的服務.同時,隨著企業(yè)級應用逐漸走向規(guī)�；�,單一的服務往往難以滿足用戶的復雜需求,而服務數(shù)據交互與集成的靈活性,使多個服務無縫集成形成更高級別的業(yè)務過程成為可能,所以針對復雜的用戶需求提供組合服務也成為一個現(xiàn)實問題.在實踐中,由于運行環(huán)境的動態(tài)性,服務推薦與服務組合面臨極大的挑戰(zhàn),如:服務的行為是不確定的,受網絡或其它因素影響可能出現(xiàn)服務失敗;服務的一些QoS屬性值是變化的,如網絡訪問量的增加可能導致響應時間延長.另外,相對用戶和服務的數(shù)量,服務執(zhí)行的QoS歷史記錄極其稀疏,這給基于QoS值預測的服務推薦帶來困難.因此,研究動態(tài)環(huán)境下的服務推薦與服務組合具有非常重要的現(xiàn)實意義.本文將針對動態(tài)環(huán)境中,服務行為不確定、服務QoS值動態(tài)變化、歷史QoS數(shù)據稀疏等環(huán)境下的服務推薦與組合的方法開展系統(tǒng)深入的研究.通過選擇有效的機器學習方法,從稀疏的歷史評分數(shù)據中學習目標用戶對服務的評分模式,設計個性化的服務推薦方法,高效準確地為用戶推薦能得到最優(yōu)體驗的服務.同時本文將服務組合看作決策優(yōu)化問題,通過增強學習的方法,在服務組合過程中選擇組件服務,既能運行適應動態(tài)環(huán)境的最優(yōu)組合服務,又能盡最大可能滿足用戶的約束.本文的主要研究工作包括:(1)針對服務動態(tài)提供、歷史評價數(shù)據稀疏等環(huán)境下的個性化服務推薦問題,提出一種基于SVM分類器的協(xié)同過濾Top-N服務推薦方法SVMCF4SR.該方法基于稀疏的歷史評分數(shù)據訓練SVM分類器,對用戶—服務評分模式進行學習,將學習結果用于評估未知的服務,根據評估結果對未知服務進行排序,為用戶推薦Top-N服務.(2)針對個性化服務推薦的效率與效果問題,提出一種分布感知的基于粒度SVM的Top-N服務推薦方法GDSVM4SR.該方法首先對用戶空間進行�；�,區(qū)分相似用戶與一般用戶,區(qū)別對待兩類用戶的評分數(shù)據,以提高推薦的準確度.同時,GDSVM4SR也對訓練集進行�；�,選取代表點壓縮訓練集,提高模型訓練的速度的同時避免了一些不實評分對推薦精度的影響.(3)針對服務行為不確定、服務QoS動態(tài)變化等環(huán)境下的服務組合問題,提出基于部分可觀測的馬爾科夫決策過程的服務組合方法SC_POMDP.該方法首先根據歷史QoS數(shù)據對各組件服務在系統(tǒng)不同運行狀態(tài)的性能進行學習,然后在服務組合執(zhí)行中根據觀測到的已完成服務的QoS值對系統(tǒng)所處狀態(tài)進行判斷,根據系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)為下一個任務選擇組件服務.SC_POMDP在服務組合執(zhí)行中進行服務選擇,以提高服務組合對不確定服務行為及QoS的自適應性.(4)針對滿足用戶QoS約束的服務組合問題,提出基于馬爾科夫決策過程的服務組合方法CSSC-MDP.該方法首先從歷史QoS數(shù)據中學習各組件服務滿足用戶不同QoS約束的能力,然后在組合服務執(zhí)行過程中根據上一組件服務執(zhí)行結束后QoS約束的實時滿足情況,選擇最適合當前QoS約束的最優(yōu)組件服務,最大程度地保證用戶QoS約束的滿足.本文的研究工作圍繞服務計算領域的兩大核心問題——服務推薦與服務組合開展.本文提出的服務推薦方法可以準確地為用戶推薦能獲得最優(yōu)體驗的服務,而對于復雜的用戶需求,本文提出的服務組合方法能運行適應當前環(huán)境的最優(yōu)組合服務,滿足用戶的功能需求的同時最大程度地滿足用戶的QoS約束.取得的研究成果不僅豐富了服務計算領域的理論研究,而且具有重要的應用價值.
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09;TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2675904