云計(jì)算是一種新型的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模式,能夠?qū)⒐蚕淼能浻布Y源、信息等以服務(wù)的形式按需提供給用戶和其他設(shè)備,可以很好地實(shí)現(xiàn)一體化聯(lián)合作戰(zhàn)對軍事信息資源靈活構(gòu)建、高度融合的要求。隨著云計(jì)算模式的進(jìn)一步推廣,網(wǎng)絡(luò)上的云服務(wù)數(shù)量呈爆炸式增長,如何選取滿足用戶需求和推薦符合用戶偏好的服務(wù),是當(dāng)前云計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文在深入分析云服務(wù)特征的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究當(dāng)前服務(wù)選取與推薦技術(shù)中存在的動(dòng)態(tài)多約束性、準(zhǔn)確性和多樣性問題,以提高用戶的滿意度。主要內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下:1.為了解決云環(huán)境下服務(wù)QoS的不確定性及QoS屬性權(quán)重確定不合理問題,提出基于動(dòng)態(tài)QoS和主客觀賦權(quán)的服務(wù)選取方法。建立區(qū)間QoS模型來表示服務(wù)QoS的動(dòng)態(tài)性和用戶QoS需求的模糊性,在此基礎(chǔ)上利用逼近理想點(diǎn)的多屬性決策方法求解QoS屬性客觀權(quán)重,并結(jié)合用戶的主觀偏好序列計(jì)算QoS屬性綜合權(quán)重,兼顧了客觀QoS和主觀偏好,有效提高了服務(wù)選取的準(zhǔn)確性。2.針對當(dāng)前云環(huán)境下組合服務(wù)選取實(shí)時(shí)性不強(qiáng)、且忽略服務(wù)間功能性約束的問題,提出基于全局QoS分解的多約束服務(wù)選取方法。通過引入質(zhì)量標(biāo)尺和信念空間的學(xué)習(xí)機(jī)制來改進(jìn)文化遺傳算法,實(shí)現(xiàn)對全局Qo S約束... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究內(nèi)容（一）基于動(dòng)態(tài)QoS的最優(yōu)單個(gè)服務(wù)選取

戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文1 1 111 12 2 21* *ki in nkk k nxp pxX Vp px 1 2{ , , }mSC WS WS W S，其每個(gè)服務(wù)類 (1 )iWS i m候選服務(wù)的推薦度為jx ，將其按照由大到小的順序進(jìn)中選取推薦度最大的候選服務(wù)，即可組成最終的組合

第二章 基于動(dòng)態(tài) QoS 的最優(yōu)單個(gè)服務(wù)選取.32,0.24,0.21,0.23 ，各候選服務(wù)的推薦度為 Xi=(0.583,0.467,0.512,0.414,0.2序?yàn)? 3 2 4 5s s s s s，符號" "表示優(yōu)于，即1s 為最優(yōu)服務(wù)，5s 為最差服S 數(shù)據(jù)集中用戶滿意度調(diào)查的排序結(jié)果一致。此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)四個(gè)場景來驗(yàn)證本方法的有效性。務(wù)QoS值的影響用戶 QoS 需求、用戶主觀偏好不變的情況下，逐漸優(yōu)化某候選服務(wù)i的各項(xiàng)即逐漸增大效益型 QoS 屬性值，或逐漸減小成本型 QoS 屬性值，從而提高 QoS 需求的接近程度。其他候選服務(wù)保持不變，此時(shí)，候選服務(wù)i的推薦度排名順序應(yīng)該提前。驗(yàn)證上述假設(shè)，逐漸優(yōu)化最差服務(wù)5s 的各項(xiàng) QoS 屬性值，iX 變化情況如圖 2

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和興趣聚類的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 郭弘毅,劉功申,蘇波,孟魁.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(08)
[2]面向全局約束的QoS分解與服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控機(jī)制研究[J]. 劉志忠,彭輝,曹雷.  電子學(xué)報(bào). 2016(04)
[3]基于混合推薦和隱馬爾科夫模型的服務(wù)推薦方法[J]. 馬建威,陳洪輝,STEPHAN Reiff-Marganiec.  中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[4]基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法研究綜述[J]. 黃震華,張佳雯,田春岐,孫圣力,向陽.  軟件學(xué)報(bào). 2016(03)
[5]一種基于FAHP的多維QoS局部最優(yōu)服務(wù)選擇模型[J]. 李玲,劉敏,成國慶.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(10)
[6]一種基于隱語義概率模型的個(gè)性化Web服務(wù)推薦方法[J]. 胡堰,彭啟民,胡曉惠.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2014(08)
[7]SOA與云計(jì)算技術(shù)[J]. 蔣小飛.  軟件導(dǎo)刊. 2014(05)
[8]基于可信聯(lián)盟的服務(wù)推薦方法[J]. 王海艷,楊文彬,王隨昌,李思瑞.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(02)
[9]一種基于混合遺傳和粒子群的智能優(yōu)化算法[J]. 馬超,鄧超,熊堯,吳軍.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(11)
[10]基于局部近似過濾的多約束服務(wù)選擇方法[J]. 梁中軍,鄒華,郭靜,楊放春,林榮恒.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(10)

碩士論文
[1]基于粗粒度需求及服務(wù)關(guān)鍵屬性的軍事信息服務(wù)優(yōu)化組合方法研究[D]. 馬建威.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號：2960523