【摘要】：在云模型中,不同的網(wǎng)絡(luò)資源被網(wǎng)絡(luò)虛擬化抽象成為各種服務(wù),這些服務(wù)經(jīng)過進(jìn)一步的組合后以服務(wù)組合的方式提供給終端用戶。為保證用戶能高效地選取服務(wù),從用戶體驗(yàn)質(zhì)量的角度,分析云環(huán)境下用戶訪問服務(wù)的行為,利用其訪問服務(wù)的偏好性,提出基于用戶行為特征的服務(wù)選擇策略。理論分析和實(shí)驗(yàn)表明,該策略能保證較高的性能及用戶滿意度,能為用戶提供有效的選擇方案。
【圖文】：

?0］，服務(wù)資源排名［11］等。一些文獻(xiàn)利用社會網(wǎng)絡(luò)的特性來分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。其中包括借助社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系圖按最短路徑進(jìn)行搜索［12］，利用社會網(wǎng)絡(luò)的特性建立了一個資源和服務(wù)共享的社會云［13］。2基于用戶行為的服務(wù)選擇模型基于用戶行為的服務(wù)選擇策略主要對用戶訪問云服務(wù)的情況進(jìn)行有效分析，提供快捷合理的服務(wù)組合方案，以滿足用戶更為個性化的需求。2．1模型概況云計(jì)算利用網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)將資源進(jìn)行虛擬抽象，并將整合后的資源進(jìn)一步組合，最后以服務(wù)的形式提供給終端用戶。服務(wù)組合拓?fù)鋱D如圖1所示。圖1服務(wù)組合拓?fù)鋱DFig．1Topologicalgraphofservicecomposition在給定的云計(jì)算環(huán)境中，假設(shè)共有n個服務(wù)組合實(shí)例，它們一同組成了服務(wù)組合集合S={Si|1≤i≤n}。對于用戶所訪問的服務(wù)組合，其組件集合為A，A={ai|1≤i≤p}，其中，p為服務(wù)組件數(shù)。基于用戶行為的服務(wù)選擇模型為一個無向有權(quán)圖G=(V，E)，由互連的服務(wù)組件組成，其中包括2個元組。a)服務(wù)組件集V。對于用戶所訪問的服務(wù)組合中，各組件組成了該模型中的各個頂點(diǎn)v，v∈V。b)各服務(wù)組件間互連邊的集合E。e，e∈E表示各服務(wù)組件間的聯(lián)系。假定各服務(wù)組件間的權(quán)值即為組件間的直接距離L(ax，ay)，其中ax，ay為不同的服務(wù)組件。當(dāng)服務(wù)提供商接收到來自用戶的個性化需求，并經(jīng)過分析確定相關(guān)的服務(wù)入口ap和服務(wù)出口aq后，依據(jù)此模型可制定最短路徑。2．2相關(guān)定義定義1用戶在第k個周期內(nèi)累計(jì)訪問服務(wù)組合Si的時長為ΔtSik，1≤k≤m，本文采用一周作為一個周期，m表示周期數(shù)。定義2用戶在最近m個周期內(nèi)訪問服務(wù)組合Si的加權(quán)平均時長ΔtSim。由于周期的編號按照時間由遠(yuǎn)及近的順序?

路徑集。4實(shí)驗(yàn)對比大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)證明，人類行為具有規(guī)律性和周期性。文獻(xiàn)［17］指出人類行為時間間隔分布符合冪律分布的特征。近年來，經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)頁瀏覽等人類行為也都呈現(xiàn)出類似的統(tǒng)計(jì)特征，也就是說，用戶將大部分的時間花在他們所偏好的少數(shù)幾個服務(wù)上。網(wǎng)頁瀏覽作為目前云服務(wù)提供商廣泛提供的服務(wù)形式之一，因此常被用來輔助分析云服務(wù)。本文選取一周作為一個用戶的行為周期，收集30個用戶一周的正常行為作為系統(tǒng)初始數(shù)據(jù)。圖2表示其中某一用戶一周內(nèi)訪問服務(wù)的累計(jì)時長。為便于統(tǒng)計(jì)，采用1－30的代號分別表示各服務(wù)。從圖2中可看出，該用戶大多數(shù)時間都花在了少數(shù)幾個服務(wù)上，而花在其他服務(wù)上的時間相對很少，也就是說用戶在服務(wù)訪問中會出現(xiàn)對某些服務(wù)有明顯的偏好。圖2某用戶一周內(nèi)訪問服務(wù)的累計(jì)時長Fig．2Totaltimeofausercallingservicesinoneweek所有實(shí)驗(yàn)均運(yùn)行在Pentium3．2GHz處理器，1．96GByte內(nèi)存的WindowsXPSP3環(huán)境下，Micro-calOrigin6．0。本文主要從以下2個方面與文獻(xiàn)［18］中提出的多屬性方案(multi-criteriacloudserv-iceselection，MCSS)進(jìn)行對比，圖3是選取最優(yōu)服務(wù)的成功率，圖4是選取最優(yōu)服務(wù)的執(zhí)行時間。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，本文所采用的基于用戶行為特征的服務(wù)選擇策略在性能上較優(yōu)。這是由于該策略以用戶的訪問行為記錄為參考，利用用戶在不同時期對不同服務(wù)有著不同的偏好這一特點(diǎn)，并采用最短路徑算法選取服務(wù)，因而其時間開銷較校同時，若用戶頻繁訪問某服務(wù)，說明在最近一段時間內(nèi)用戶對該服務(wù)的偏好更高，因此本文策略取得的用戶滿意度也更高。經(jīng)過分析，可以得到以下結(jié)論�；谟脩粜袨樘卣鞯姆⻊�(wù)選擇策略在根據(jù)用戶需求進(jìn)行分析的同時，還將用戶訪問規(guī)律考慮在內(nèi)，凸顯了?
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;重慶郵電大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272400) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目 重慶市高校成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(Kjzh10206) 公安部信息網(wǎng)絡(luò)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(C11609) 重慶市教委科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(KJ110529)~~
【分類號】：TP393.09

【共引文獻(xiàn)】

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4 田s，

本文編號：2543006