QoS多層本體的雙向度量模型
本文選題:多層本體 + 服務(wù)質(zhì)量(QoS)度量 ; 參考:《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估模式中指標(biāo)權(quán)重賦值依據(jù)單一的問題,首先將服務(wù)描述本體分為共享本體和專屬本體兩個(gè)抽象層次,構(gòu)建具有"抽象-應(yīng)用-度量"多層結(jié)構(gòu)的QoS本體,用于QoS度量的對(duì)象描述和數(shù)據(jù)采集;然后建立基于深度信任網(wǎng)絡(luò)和回歸模型的雙向度量模型DM-QSM,將服務(wù)描述信息和類似服務(wù)歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集對(duì)DM-QSM進(jìn)行正向訓(xùn)練,再結(jié)合用戶反饋對(duì)DM-QSM進(jìn)行逆向調(diào)優(yōu),以實(shí)現(xiàn)QoS度量指標(biāo)權(quán)重及其偏好度的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。最后選用可編程建模環(huán)境NetLogo為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、公共服務(wù)數(shù)據(jù)集QWS為訓(xùn)練樣本集、電子商務(wù)應(yīng)用服務(wù)為測試樣本集,驗(yàn)證了DM-QSM的可行性和有效性。關(guān)鍵詞:多層本體;服務(wù)質(zhì)量(QoS)度量;深度信任網(wǎng)絡(luò)
[Abstract]:Aiming at the single problem of index weight assignment in traditional quality assessment model, the service description ontology is first divided into two abstract levels: shared ontology and exclusive ontology, and a multi-layer QoS ontology with "abstract-application-metric" structure is constructed. The object description and data collection used for QoS measurement, and then a bidirectional measurement model DM-QSMbased on deep trust network and regression model is established. The service description information and similar service history data are used as training sample data set to train DM-QSM forward. Combined with user feedback, the DM-QSM is adjusted inversely to realize the adaptive adjustment of the weights and preferences of the QoS metrics. Finally, a programmable modeling environment (NetLogo) is chosen as the experimental platform, a common service data set (QWS) as a training sample set and an electronic commerce application service as a test sample set. The feasibility and effectiveness of DM-QSM are verified. Keywords: multilayer ontology; QoS metric; deep trust network
【作者單位】: 重慶師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院;加州大學(xué)河濱分校伯恩斯工程學(xué)院;重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:重慶市科委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.cstc2014jcyj A40034);重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.KJ1400525)
【分類號(hào)】:TP393.09
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,本文編號(hào):1821208
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