一种服务质量可信的按需服务组合方法

为了解决开放、动态网络环境下的服务可信组合问题,特别是组合服务的可信度计算与评估,以及服务可信组合最优方案选择,提出一种服务质量(QoS)可信的按需服务组合方法。该方法根据单个服务的信任度值以及服务组合图的控制结构,构建基于QoS可信的服务组合信任模型,进行服务组合的信任合成与计算;基于该模型设计多约束条件下QoS可信的按需服务组合方案,采用粒子群算法进行优化求解,以此选择出可信度高的服务执行计划。面向物流领域配送管理需求实例进行了实证和实验研究,结果表明所提方法在求解多约束的可信服务组合优化上是有效、适用的,能够提高服务组合的可信性和成功率。     

基于QoS和声誉的Web服务信任度评估方法

Web服务的可信性往往对面向服务的应用起决定性作用.由于服务的信任信息来源很多,整合多种来源的服务信任信息,准确地评估服务的可信性是一个挑战.针对这一挑战,提出了一种基于QoS和声誉的服务信任度评估方法.与其他服务信任度评估模型相比,本模型融合了多个信任信息来源,在直接信任度中综合了QoS和用户对服务的历史信任,并加入时间衰减因子,逐渐削弱历史信任对直接信任度的影响,提高直接信任度的可靠性;在推荐信任度中引入推荐者声誉概念,建立用户之间的信任评估机制,从而将推荐信任分为熟人推荐信任和陌生人推荐信任两类,使推荐信任的评估更加完整、准确.此外,本方法在时间和空间复杂度方面,也存在诸多优势.实例分析表明,本文提出的评估方法可以用来解决Web服务选择的可信问题,并且能够提高服务信任度评估的准确性.     

考虑物流服务的云服务组合QoS评价方法研究

为满足对云服务组合的个性化需求,对一类含有物流服务的服务组合QoS评价方法进行研究,建立了含有物流服务的云服务描述模型,在此基础上计算云服务的相关QoS指标. 为对指标值进行科学的综合评价,提出了一种基于历史数据的主客观结合QoS指标权值设定方法. 最后用一个汽车零件加工过程的实例进行验证,验证结果表明提出的含物流服务的服务组合QoS评价方法可行及有效.      

利用服务质量参数值预测的Web服务选择方法

为了使得服务消费者获得的QoS值能够作为服务分级和排序的重要依据,提出了一种基于QoS参数值预测的Web服务选择算法.依据服务质量一致性指标生成服务质量报告,并对可信报告进行标记,再利用预处理算法来剔除欺骗报告.采用模糊回归方法对服务质量值进行预测:将服务质量的属性值和服务质量评价值分别作为方法的输入和输出,以此来确定模糊系数;把服务质量的评价模糊化为对称的三角模糊数;最后将获得的QoS预测结果作为服务选择的依据.实验结果表明,随着质量报告样本数的增加,服务质量预测值逐渐接近实际的QoS值.在服务发现对比实验中使用了服务质量预测方法,通过调整服务质量的一致性、服务消费者能够接受的服务广告和服务请求之间的质量差,实验结果的平均准确率误差可以控制在2.7%以内.     

基于多层次结构模型的云服务信任评估算法优化

为了提高云服务信任度水平和推荐能力,需要对云服务信任度进行优化评估,提出基于多层次结构模型的云服务信任评估算法。在云服务平台的用户行为信息特征采集中,建立云服务信任度分布大数据模型,挖掘云服务用户偏好性特征量,根据采集结果采用模糊信息调度方法提取云服务信任度特征量,在此基础上构建云服务信任度评估的粗糙集分布模型,通过大数据多层次结构分析方法进行云服务信任评估和推荐,结合模糊C均值聚类方法实现对云服务信任度的优化聚类和自适应评估。仿真结果表明,云服务信任度分布的多层次结构分布均匀,采用该方法进行云服务信任评估的准确度较高,评估的精度较好,用户满意度较高,提高了云服务信任评价能力。     

考虑价格因素的 并行模糊多准则时 变权重云服务决策

网络中云服务存储量的几何式快速增长使得云服务决策越加困难,为满足用户特殊需要并提供充足的决策依据,提出并行TOPSIS时变权重模糊云服务多准则决策算法.在并行TOPSIS改进中采用熵权重赋值形式赋予云服务相应的准则权重,使得权重的选择变得简单易行,并由此发展出时变权重提出改进TOPSIS评估机制,使用时变权重能够更好的对不同时间段的云服务质量（QoS）信息进行重要性区分,使得决策机制更加合理可信.然后基于分时模糊TOPSIS多准则决策机制,设计云服务选择的并行化融合决策框架,使得算法更趋近于工程应用.仿真结果显示,所提云服务决策算法可更有效的对QoS信息影响进行抑制,从而有效提高云服务调用的成功率.     

基于QoS上下文的Web服务动态合成

针对QoS上下文在服务合成中的不同作用,文中提出将QoS上下文模型用于服务的动态合成.利用QoS反馈控制机制,根据用户的QoS要求,在环境QoS变化的情况下,对备选的服务进行动态选择、组合和执行,并使用遗传算法作为QoS反馈机制的控制器,保证了QoS指标的确定.实验和仿真结果表明,基于QoS上下文的服务合成能够动态、自适应地进行服务的组合,并满足用户QoS的指标和要求.     

一种P2P网络分布式多粒度信任模型

鉴于集中式信任机制不适合于P2P网络,提出了一种分布式多粒度信任模型.该模型从文件质量、下载速度、文件类型和文件大小等多个角度评价服务节点的服务能力,并分别计算信任度.相比整体信任度,多粒度信任度可以提供更精确的信任信息,提高了系统实用性.该模型根据历史评价信息计算多粒度信任度,计算简便,没有迭代运算的不收敛问题.计算机仿真证明了该模型的优点.     

普适计算环境下基于信任的动态模糊访问控制模型研究

普适计算已经成为一种主流的计算模型,其安全性也成为研究重点.传统的访问控制无法解决普适环境中访问主客体不相关与信任度动态调整的问题.本文结合模糊集合理论,提出了一种基于信任度的动态模糊访问控制模型,将用户信任度划分为原始信任度与动态信任度两部分,并给出了用户信任度的基于区间值的加权模糊推理方法,让访问控制过程更加适合普适计算环境.     

云制造环境下基于QoS的组合云服务自适应调整

为提高云制造环境下组合云服务的柔性,提出一种基于QoS的组合云服务自适应调整机制.该机制将可靠性、可用性、时间、价格和柔性度作为云服务的QoS特征,给出各特征值的量化方法和云服务QoS包含度的定义;对云制造环境下可能产生的异常进行了分类和抽象,将自适应调整逻辑引入组合云服务,建立了组合云服务自适应调整模型,并给出相应的调整算法和调整逻辑.设计了仿真实验,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

Trust assessment of business service workflow based on complex trust network

For business service workflow,QoS-based services selection can't guarantee whether the composite service satisfies user' s requirement after delivery,because once any service interrupts or quality of service(QoS) maliciously reduces,the quality of workflow will be reduced.Trustworthy services can provide reliable QoS,so trustworthiness research could improve the efficiency of services selection.This paper investigates trust assessment in the perspective of workflow.Firstly,trust network of business service workflow(TN-BSW) is proposed to analyze trust attributes;then,the trust measurement system of TN-BSW is investigated to assess the trust value quantitatively;and then,a trust-aware service recommendation model(TaSRM) is proposed to enhance the efficiency of QoS-basedservices selection;finally,experiment shows the feasibility of TN-BSWand the performance of TaSRM.     

一种支持QoS约束的Web服务质量模型

为了满足在组合Web服务中提供服务质量支持，提供有保证的QoS（Quality of Service）的需要，以及针对目前在组合服务中，很少提供对服务质量支持的问题，建立了一个Web服务质量的模型．该模型为所有服务建立了一系列的质量指标，并对它们进行量化，得到量化值．最后在此模型的基础之上，在组合服务中建立了一个服务质量驱动的服务选择机制，从而可以实现所有在组合服务中的服务都是最优的．已经基于Microsoft．NET实现了一个原型系统．     

云环境下基于MapReduce的海量服务选择研究

当处理分布式、大规模的服务选择时,传统服务选择方法存在着效率不高和全局Qo S性能低下的问题。基于Map Reduce框架,设计了一种云环境下的海量服务选择方法以解决此问题。首先,基于Map Reduce框架,利用Skyline算法,筛选海量候选服务,生成Skyline服务库;其次,基于迭代式Map Reduce框架,运用多目标模拟退火算法,从所生成的Skyline服务库中优选Skyline服务,产生一组Pareto最优的组合服务;最后,依据用户的个性化和多样性需求,执行Top-k查询,优选出满足用户偏好的k个组合服务。该方法适应于具有分布式环境、高维Qo S的海量服务选择,能快速返回组合服务,且其全局Qo S较优。     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型

提出了一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型,在研究Web服务的三维QoS模型的基础上设计基于QoS约束的服务选择模型,进一步研究服务效能的概念和量化方法并设计基于服务效能的排序模型.该模型的原型系统已经在国家地质调查网格中得到应用,结果表明模型能够有效保障用户对服务的需求,具有很高的查准率、响应率以及较好的负载均衡能力,提高了基于面向服务架构(SOA)的网络应用的可用性.     

Web Service Description and Discovery Based on Semantic Model

A novel semantic model of Web service descrip tion and discovery was proposed through an extension for profile model of Web ontology language for services （OWL-S） in this paper. Similarity matching of Web services was implemented through computing weighted summation of semantic similarity value based on specific domain ontology and dynamical satisfy extent evaluation for quality of service （QoS）. Experiments show that the provided semantic matching model is efficient.     

时空感知下基于结构相似度的Web服务质量预测

随着云计算等新型服务计算的兴起,Web服务数量日益增长,相同或相似功能的Web服务也逐渐增多.为了向用户推荐更高质量的服务,精确地预测Web服务的QoS值成为亟待解决的重要问题.传统的协同过滤方法已经被广泛应用于QoS预测和Web服务推荐中,但因为数据稀疏和噪声问题导致QoS预测性能不好.为提高QoS预测的性能,文中通过分析用户服务QoS矩阵的时空特征,提出了一种基于全局和局部结构相似度的稀疏矩阵分解模型.该方法将QoS矩阵的相邻时间相似用户的网络环境相似性这一特征融入到矩阵分解中,并利用分解的因子对QoS矩阵进行低秩填充.这种方式在一定程度上消除了数据稀疏和噪声的影响.在真实Web服务调用数据集上进行实验,结果表明,该方法在预测精度上优于典型的协同过滤算法(相比于NMF,其MAE值最大下降了3.25％,RMSE值最大下降了6.65％;相比于SVD,其MAE值最大下降了3.67％,RMSE值最大下降了7.01％),能够有效地解决数据稀疏和噪声的问题.