發(fā)布時間：2020-03-21 10:15

【摘要】：隨著云計算模式的深入推廣,越來越多的通信資源、計算資源和存儲資源依賴于互聯(lián)網(wǎng)訪問云平臺,驅(qū)動云服務(wù)的數(shù)量迅猛增長。其中,具有功能相同、服務(wù)質(zhì)量(QoS)不同的云服務(wù)數(shù)量眾多。考慮用戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量的云服務(wù)推薦分析研究目前處于起步階段,云服務(wù)推薦的服務(wù)質(zhì)量約束和用戶滿意度計算尚未形成有效的解決方法。基于云服務(wù)推薦系統(tǒng)的實際需求,本文從兩個角度分析了服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度關(guān)系。主要研究內(nèi)容如下:(1)針對QoS的時間序列特征和QoS評價的多值特征,對多值QoS數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,在多個時間段內(nèi)建模云模型,為了準(zhǔn)確識別潛在用戶的鄰近用戶,引入了一種兼顧形狀和距離的綜合云模型相似度的度量方法對每個時間段的云模型進行相似性度量,并根據(jù)潛在用戶不同時期的應(yīng)用需求,采用FAHP方法確定時間段的客觀權(quán)重。提出了一種基于云模型時間序列分析的協(xié)同QoS預(yù)測方法,該方法能夠為在云模型下的潛在用戶提供高精度的多值協(xié)同QoS預(yù)測。(2)針對QoS滿意度預(yù)測問題,本文提出了基于二階隱馬爾科夫模型的QoS滿意度預(yù)測模型。該模型考慮了前兩個時間狀態(tài)對當(dāng)前狀態(tài)的影響,對服務(wù)QoS滿意度的進行預(yù)測,然后將所產(chǎn)生的服務(wù)QoS滿足能力高的云服務(wù)推薦給用戶。該方法能夠有效的提高預(yù)測精度,為用戶提供高滿意度的云服務(wù)。
【圖文】：

圖 1 服務(wù)質(zhì)量 QoS 預(yù)測框架Fig 1 Quality of service forecast framework消費者的 QoS 評價，提出了基于云模型的時間序列的多值 Q是考慮提供商 QoS 滿意度，構(gòu)建了基于二階隱馬爾科夫模型文從兩方面進行了服務(wù)質(zhì)量 QoS 預(yù)測，為云服務(wù)選擇和個性的出現(xiàn)，云服務(wù)選擇和云服務(wù)組合需要準(zhǔn)確的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)選云服務(wù)中得到充分和準(zhǔn)確的用戶 QoS 屬性的數(shù)據(jù)已經(jīng)成關(guān)鍵問題。在云平臺下，服務(wù)狀態(tài)(如工作負(fù)載和客戶機數(shù)量時間而變化，云服務(wù)的 QoS 性能與調(diào)用時間密切相關(guān)，一具有不同的 QoS 性能[32]。在現(xiàn)實中，來自云服務(wù)提供商的 Q保證[33]，詳細(xì)的 QoS 信息有利于潛在用戶在從大量候選云服理、及時的決策。因此，基于有限的歷史 QoS 數(shù)據(jù)，，預(yù)測潛是一個有價值的研究領(lǐng)域。用戶過去通常只調(diào)用少量云服務(wù)

其中每個條目表示用戶調(diào)用的云服務(wù)的響應(yīng)時間指定的服務(wù)。為了進行服務(wù)選擇或服務(wù)組合，潛在用戶有 QoS 數(shù)據(jù)。然而，實際的 QoS 數(shù)據(jù)與表 1 中的示例擇或服務(wù)組合之前預(yù)測空白條目是非常重要的。表 1：用戶-服務(wù)的響應(yīng)時間矩陣Tab.1: User-service matrices for response time用戶云服務(wù)1s2s3s4s1u 1.53 2.35 1.37 2.202u 1.15 2.28 null 2.913u 0.95 1.28 null 2.154u 0.86 0.88 null 4.385u null 0.90 3.95 4.60nt1s2sp1s ps
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;F274

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本文編號：2593185