【摘要】：QoS屬性是衡量Web服務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo),對Web服務(wù)缺失的QoS屬性值進(jìn)行預(yù)測能夠更好地為用戶提供服務(wù),所以準(zhǔn)確預(yù)測QoS屬性值具有重要意義。目前大多數(shù)的預(yù)測方法都是基于近鄰或模型的協(xié)同過濾算法,采用的大多是根據(jù)用戶和服務(wù)的歷史信息建立的“用戶-服務(wù)”二維矩陣,預(yù)測的QoS值是靜態(tài)的。當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)Web服務(wù)調(diào)用場景比較復(fù)雜,用戶在不同的時(shí)間段、不一樣的地理位置都會對Web服務(wù)進(jìn)行訪問,此時(shí)的QoS值是動態(tài)變化的。傳統(tǒng)的二維矩陣數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足QoS預(yù)測的需求,且矩陣數(shù)據(jù)沒有考慮時(shí)間等因素的影響,導(dǎo)致預(yù)測的準(zhǔn)確率也不高。為了解決該問題,本文將時(shí)間信息維度引入張量模型,建立“用戶-服務(wù)-時(shí)間”的三維張量,然后利用貝葉斯算法求解張量分解模型。本文主要工作如下:(1)提出了一種基于貝葉斯張量分解的Web服務(wù)QoS預(yù)測方法(BRTF)。該算法首先建立帶時(shí)間信息的張量模型,然后使用貝葉斯推斷方法,即用概率的形式去進(jìn)行CP分解,同時(shí)構(gòu)建了CP分解的分層概率框架,該框架考慮到用戶與服務(wù)數(shù)據(jù)交互過程中產(chǎn)生的異常值和數(shù)據(jù)噪聲,使得預(yù)測模型更加真實(shí)有效。(2)本文將該算法運(yùn)用于真實(shí)的Web服務(wù)數(shù)據(jù)集WSDream,在Matlab運(yùn)行環(huán)境中對不同數(shù)據(jù)集密度下預(yù)測的MAE值和RMSE值進(jìn)行仿真計(jì)算,然后將UMEAN、UPCC、WSRec三種算法與BRTF算法進(jìn)行對比,分析其可行性和優(yōu)劣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法相較于其他的推薦算法,MAE值和RMSE值更小,即預(yù)測值更接近于真實(shí)值,具有更好的QoS預(yù)測效果;同時(shí),在數(shù)據(jù)比較稀疏時(shí)也體現(xiàn)出相對較好的預(yù)測準(zhǔn)確度。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2753165