本文關(guān)鍵詞：混合QoS感知的高效Web服務(wù)選擇方法研究

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【摘要】：隨著服務(wù)計(jì)算的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,Web服務(wù)正在成為人們生活和生產(chǎn)中的一部分,與此同時(shí)關(guān)于Web服務(wù)的選擇也給人們帶來一定的難度。一方面在軟件行業(yè)快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)下,近年來具有相同功能但不同服務(wù)質(zhì)量(Quality of Services,簡(jiǎn)稱QoS)的可用服務(wù)數(shù)量急劇增加,而且服務(wù)QoS信息大多采用混合數(shù)據(jù)描述,此時(shí)如何在眾多備選服務(wù)中快速選擇滿足用戶需求的最佳服務(wù),是值得研究探討的課題。另一方面,在信息通訊技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下,群體活動(dòng)在人們的生活中日益普遍,Web服務(wù)選擇也正在由傳統(tǒng)的單用戶選擇向群體決策模式轉(zhuǎn)變,而當(dāng)群體規(guī)模較大時(shí)考慮所有用戶偏好是不現(xiàn)實(shí)的,如何在盡可能考慮群體偏好的情況下快速選擇滿足用戶群體需求的服務(wù)同樣值得人們?nèi)パ芯刻接�。因�?綜上所述,有必要為用戶建立一種基于個(gè)性化QoS需求的高效Web服務(wù)群決策方法。本文主要工作如下:(1)提出混合QoS感知的Web服務(wù)群決策方法,在服務(wù)或組合服務(wù)的屬性描述信息為混合數(shù)據(jù)時(shí),首先介紹了一種混合QoS屬性描述模型,該模型能夠支持實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)下的屬性評(píng)價(jià),同時(shí)文中還給出了相應(yīng)組合服務(wù)QoS聚合模型,接著通過借鑒聚類算法理論和TOPSIS基本思想來對(duì)備選Web服務(wù)進(jìn)行選擇。(2)通過借鑒Skyline計(jì)算理論,介紹了一種混合QoS感知的Web服務(wù)Skyline計(jì)算模型,該模型能對(duì)服務(wù)屬性信息為混合數(shù)據(jù)類型的眾多備選服務(wù)進(jìn)行Skyline篩選,排除那些表現(xiàn)比較差的服務(wù),進(jìn)而通過縮減備選服務(wù)集范圍來加快最優(yōu)服務(wù)決策。(3)研究了混合QoS感知的Web服務(wù)Skyline查詢方法,通過借鑒現(xiàn)有Skyline查詢方法,分別介紹了四種混合QoS感知的Web服務(wù)Skyline查詢方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)備選服務(wù)集中不確定Skyline服務(wù)的有效查找。
【關(guān)鍵詞】：Web服務(wù) 服務(wù)質(zhì)量(QoS) 聚類 群決策 Skyline計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.1.1 QoS感知的Web服務(wù)選擇研究背景12-13
• 1.1.2 服務(wù)Skyline計(jì)算的研究背景13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述13-16
• 1.2.1 QoS感知的Web服務(wù)選擇國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 服務(wù)Skyline計(jì)算的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)和內(nèi)容17-18
• 2 混合QoS感知的Web服務(wù)群決策18-44
• 2.1 Web服務(wù)19-21
• 2.1.1 Web服務(wù)體系結(jié)構(gòu)19-20
• 2.1.2 Web服務(wù)的特性20
• 2.1.3 Web服務(wù)技術(shù)架構(gòu)20-21
• 2.2 Web組合服務(wù)21-23
• 2.2.1 Web組合服務(wù)模型22-23
• 2.2.2 Web組合服務(wù)QoS模型23
• 2.3 服務(wù)質(zhì)量QoS模型23-26
• 2.3.1 QoS模型屬性定義24-25
• 2.3.2 混合QoS數(shù)據(jù)區(qū)間化25
• 2.3.3 區(qū)間數(shù)運(yùn)算規(guī)則25-26
• 2.4 Web服務(wù)群決策26-27
• 2.4.1 多屬性群決策模型26
• 2.4.2 TOPSIS基本思想26-27
• 2.5 基于聚類計(jì)算的HOWSCS_GGOP算法實(shí)現(xiàn)27-34
• 2.5.1 計(jì)算群體偏好27
• 2.5.2 用戶權(quán)重加權(quán)的確定27-28
• 2.5.3 相似個(gè)體聚類28-30
• 2.5.4 構(gòu)建聚類加權(quán)歸一化決策矩陣30-31
• 2.5.5 確定正理想解和負(fù)理想解31-33
• 2.5.6 綜合評(píng)價(jià)備選服務(wù)33-34
• 2.6 實(shí)驗(yàn)分析34-43
• 2.6.1 比較基于單用戶的HOWSCS_GGOP和UMC34-35
• 2.6.2 比較基于群體的HOWSCS_GGOP35-38
• 2.6.3 大群體的實(shí)驗(yàn)分析38-43
• 2.7 本章小結(jié)43-44
• 3 混合QoS感知的Web服務(wù)Skyline計(jì)算模型44-54
• 3.1 Skyline計(jì)算45
• 3.2 Web服務(wù)Skyline計(jì)算45-46
• 3.3 混合屬性描述下的Web服務(wù)Skyline計(jì)算模型46-49
• 3.4 基于Skyline計(jì)算的混合QoS感知的Web服務(wù)群決策49
• 3.5 實(shí)驗(yàn)分析49-53
• 3.5.1 Skyline集正確性證明49-50
• 3.5.2 實(shí)例應(yīng)用50-52
• 3.5.3 基于不確定Skyline集的服務(wù)群決策方法效率分析52-53
• 3.6 本章小結(jié)53-54
• 4 混合QoS感知的Web服務(wù)Skyline查詢方法54-68
• 4.1 基于混合屬性模型的BNL( BNL_HM)算法54-57
• 4.1.1 BNL算法思想54-56
• 4.1.2 BNL_HM算法步驟56-57
• 4.2 基于混合屬性模型的D&C(D&C_HM)算法57-59
• 4.2.1 D&C算法思想57-58
• 4.2.2 D&C_HM算法步驟58-59
• 4.3 基于混合屬性模型的NN(NN_HM)算法59-62
• 4.3.1 NN算法思想59-60
• 4.3.2 R-H樹60-61
• 4.3.3 距離公式61-62
• 4.3.4 NN_HM算法步驟62
• 4.4 基于混合屬性模型的BBS(BBS_HM)算法62-64
• 4.4.1 BBS算法思想62-63
• 4.4.2 BBS_HM算法步驟63-64
• 4.5 實(shí)驗(yàn)分析64-66
• 4.5.1 Skyline查詢算法正確性分析64
• 4.5.2 Skyline查詢算法性能比較64-66
• 4.6 本章小結(jié)66-68
• 5 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 全文總結(jié)68
• 5.2 研究展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74-76
• 致謝76-77

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