基于灰色关联分析的Web服务选择

为方便用户选择最优Web服务,利用灰色系统理论对Web服务质量QoS属性因子进行分析,提出了一种基于用户QoS偏好的Web服务灰色关联分析方法。考虑到Web服务QoS的不确定性,该方法使用区间对Web服务QoS值进行建模。为了确定候选服务的QoS与用户QoS需求的符合程度,先针对服务的每个QoS属性,计算其与用户QoS需求的灰色区间关联系数;然后结合各个QoS属性的关联系数计算候选服务的QoS与用户QoS需求的综合灰色区间关联度,关联度越大的服务越符合用户的要求;最后从满足用户功能需求的Web服务中选择灰色关联度最大的Web服务推荐给用户。与其它Web服务评价模型相比较,该模型更加符合Web服务QoS的实际情况,能够在服务QoS信息不充分、不确定的环境下,对QoS属性进行合乎实际的分析处理,从而得到更加合理有效的QoS评价。     

基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法

目前的Web服务发现方法,由于没有充分利用用户情境信息,导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足。首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类,缩小了服务发现的范围;然后,在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据,给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法,包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算;最后,结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较,证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升。     

支持QoS和用户需求的Web服务选择模糊算法*

基于QoS的Web服务选择能为用户提供更好的服务质量,而基于用户对QoS的需求和偏好的模糊性来进行Web服务选择是其中的一种方法。如何通过这种方法合理地获得最优候选服务集,是Web服务架构亟待解决的一个问题。本文提出了一种支持QoS和用户需求的Web服务选择模糊算法,该算法将用户对QoS的需求及偏好的语言描述进行去模糊化,然后选择出最符合用户需求的服务集。通过对模拟的服务质量数据进行实验,验证了该算法的优越性和有效性。     

一种综合考虑主客观权重的Web服务QoS度量算法

已有的Web服务QoS(quality of service)度量方法由于无法对用户偏好的模糊性予以准确量化,以及对候选服务 QoS 属性数据分布特征的忽视,导致其度量结果不准确。为此,提出了一种综合考虑主客观权重的 Web 服务QoS 度量算法。该算法利用自适应用户偏好的主观权重计算方法和服务潜能保障的客观权重计算方法,从主观和客观两个角度进行QoS度量,以保障度量结果在符合用户偏好的基础上能够准确地反映服务的整体性能。理论分析和基于QWS真实数据集的实验结果表明,所提出的方法能够准确地获得Web服务QoS的度量结果。     

面向大群体用户的模糊服务选择

面向群体的服务选择在社会生活中应用非常广泛;而群体规模较大并且QoS需求个性化和模糊QoS给Web服务选择带来巨大困难。基于多属性群决策理论提出面向大群体用户的模糊服务选择(BGFWSS),其包括5个步骤:群体偏好确定、族加权权重确定、构造族加权规格化决策矩阵、确定理想方案、群体综合评价。另外,还介绍了一个新的Web服务QoS模型,其能够描述实数、区间数、直觉模糊数表示的QoS信息。实验数据表明,BGFWSS能够很好地解决模糊QoS的大规模群体用户的服务选择问题。     

QoS感知的Web服务推荐模型*

服务注册中心往往推荐给用户一组等价服务,且服务的QoS来自于不同用户的反馈,如何根据用户的偏好和上下文环境推荐最合适的服务在SOA中非常重要。提出了一个QoS感知的Web服务推荐模型,该模型通过感知用户上下文克服了传统方法带来的用户QoS体验与服务注册中心QoS信息不一致的问题,使用层次分析法获得用户QoS偏好,综合评估备选服务的QoS性能,给出最适合当前用户的服务。通过实验说明了用户上下文感知的合理性,并给出了一个服务推荐的例子。     

基于混合QoS的大群用户服务选择

群体活动在日常生活中非常广泛,面向群体的信息服务提供是必需解决的问题。群体规模较大和混合数据类型QoS模型给Web服务选择带来巨大困难。基于混合QoS模型,借鉴多属性群决策理论,提出面向大群体用户的服务选择算法。包括5个步骤:群体偏好确定、族加权权重确定、构造族加权规格化决策矩阵、确定理想方案、计算贴进度。另外,还介绍了一种Web服务QoS模型,能够描述实数、区间数、直觉模糊数表示的QoS信息。实验数据表明,该算法能够很好地解决混合QoS模型的大规模群体用户的服务选择问题。     

网格环境下一个用户偏好的计算方法及应用

为满足用户的按需服务需求,首先提出用户QoS属性判断矩阵来表示用户偏好的方法,同时定义了相应的用户偏好函数和QoS满意度。应用用户偏好的矩阵表示和计算方法,提出一个网格服务选择算法,该算法能反映用户的QoS偏好,实现按需服务。对该算法的有效性进行了理论分析和测试,结果表明应用了用户偏好的选择算法,能可靠地选择出反映用户QoS偏好的相对最优服务,且具有良好的稳定性,该方法可用于在网格环境中进行用户个性化需求的保障。     

Web服务中一种面向用户群偏好向量的计算方法

用户偏好用于描述用户的偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的需求信息,从而提供最接近用户请求的服务。在Web服务的应用中,用户偏好信息在很大程度上影响了服务质量评价。单个用户或者用户群体需要利用Web服务质量的评价来选择满足自己最大偏好的服务组合,用户群的偏好值计算需要一个可靠稳定的方法来计算。在分析基于QoS选择的Web服务基本构建框架和WSMS概念结构的基础上,引入了一种面向用户群偏好的EOWA算子计算方法,用来获取可靠、有效的用户群偏好向量,并进行了实例分析。     

基于QoS和用户偏好的Web服务发现模型

快速而准确地发现和选择满足用户需求的Web服务是目前研究的热点.提出一种基于QoS和用户偏好的Web服务发现和选择模型,该模型通过附加数据库来扩展UDDI以实现QoS属性的描述,引入QoS属性排序和权重实现用户的个性化选择,提高服务的查准率.     

基于云模型的不确定性QoS 感知的Skyline 服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.     

支持QoS的Web服务选择模型的研究与实现

提出一种新的支持服务质量(QoS)的Web服务选择模型(WSSM-Q)。该模型定义了一组描述Web服务QoS指标的分类tModel,用QoS量化值描述服务提供者的QoS通告,用约束型需求和偏好型需求描述服务消费者的QoS需求,采用四阶段选择算法选择满足消费者需求的Web服务。实验结果表明该模型是可行的和有效的。     

一种基于服务关系与效能的Web服务选择方法

当前Web服务选择是一个研究热点,很多研究人员提出根据用户对QoS（Quality of Service）属性的偏爱,把指定属性权值计算QoS属性综合值作为服务选择依据。实际应用中,用户对服务的偏爱是主观的,在多备选服务,多QoS属性参照的条件下主观性被进一步放大,会导致所选择的服务并不是最适合的。同时,服务之间在社会层次的相互关系并未在服务选择中被考虑。针对上述两个问题,文中首先设计了Web服务选择二维度量属性模型,引入了社会域的服务作用关系;其次通过QoS约束条件排除不满足用户要求的服务;最后设计了一种基于服务效能偏爱的服务选择方法,并通过实验数据验证了该服务选择方法的可行性、有效性和客观性。     

基于QoS本体的Web服务描述和选择机制

随着Web服务数量的急剧增长,如何从大量功能相似的Web服务中选择具有最好的服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务成为研究的热点.提出了一种基于QoS本体支持QoS的服务选择方法,用QoS本体以及相应的词汇来描述QoS数据,基于以上的工作,提出了一种支持QoS的选择机制,将QoS参数的语义匹配度和数值匹配度相结合,利用归一化算法对不同类型的QoS参数取值进行标准化,最后提出了一个公平的,动态的选择机制和相关实验结论.     

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.     

Trustworthy assurance of service interoperation in cloud environment

Cloud computing can be realized by service interoperation and its essence is to provide cloud services through network. The development of effective methods to assure the trustworthiness of service interoperation in cloud environment is a very important problem. The essence of cloud security is trust and trust management. Combining quality of service (QoS) with trust model, this paper constructs a QoS-aware and quantitative trust-model that consists of initial trust value, direct trust value, and recommendatory trust value of service, making the provision, discovery, and aggregation of cloud services trustworthy. Hence, it can assure trustworthiness of service interoperation between users and services or among services in cloud environment. At the same time, based on this model, service discovery method based on QoS-aware and quantitative trust-model (TQoS-WSD) is proposed, which makes a solid trust relationship among service requestor, service provider and service recommender, and users can find trustworthy service whose total evaluation value is higher. Compared to QoS-based service discovery (QoS-WSD) method, it is proved by the experiment for TQoS-WSD method that more accurate result of service discovery will be achieved by service requestor, while reasonable time cost is increased. Meanwhile, TQoS-WSD method strongly resists the effect of service discovery by untrustworthy QoS values and improves service invocation success-rate and thus assures trustworthiness of services interoperation.     

一种混合QoS感知的Web服务选择方法

运行环境的开放性和动态性使得Web服务QoS具有内在的不确定性.为此,首先对QoS不确定性进行了分析,并分别采用实数、区间数和随机数对不同特性的Web服务QoS进行描述.然后,结合用户QoS需求约束,分别利用可能度和半方差理论实现区间数和随机变量的比较,将不确定昆合QoS感知的服务选择问题转化为确定型多属性决策问题,并利用TOPSIS(technique for order preference by similarityto ideal solution)方法进行求解.服务选择考虑了客观权重和主观权重.最后,通过实验验证了服务模型的有效性.     

融合可信性评价的Web服务组合QoS优化

针对复杂网络环境下存在的恶意欺诈行为,提出一种将服务可信性评价和基于QoS感知的服务组合优化相结合的方法框架.首先,基于Web服务的历史行为分别采用贝叶斯学习理论和用户评价方法,从客、主观两方面对Web服务可信性进行评估;然后,利用可信性度量后的QoS属性构建多目标优化模型,并提出一种改进的多目标灰狼优化(IMOGWO)算法用于模型求解;最后,通过实验数据验证所提出方法框架在服务组合优化时的有效性.     

基于信誉的语义Web服务发现

服务发现在语义Web领域是一个挑战性问题.一个关键问题是发现满足用户功能需求的最佳服务.同样重要的是,电子商务应用还要求发现满足QoS需求的最佳服务.由此提出一个基于信誉管理的分布式服务选择框架.它主要有以下特点：用一个结构化的覆盖网络作为分布式服务存储系统来提高系统的有效性和可扩展性; 提出一个QoS感知的语义Web服务发现方法,并给出基于用户反馈的分布式信誉度评估算法.最后用一个例子示范算法如何解决实际问题.