[发明专利]一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法

说明书

技术领域

本发明属于web服务领域，尤其涉及一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法。

背景技术

随着Web 2.0时代科技革命的不断发展，互联网环境下软件方法的主要形态、运行方式、生产方式和使用方式正发生着巨大的变化。基于Web服务动态聚合，自动组合和弹性伸缩的分布式软件方法成为了未来网络应用开发的重要趋势。这些Web服务技术应用都是在QoS研究基础上展开的。近年来，Web服务的QoS研究成为了工业界和学术界关注的重点。

目前关于Web服务QoS研究都假设所有Web服务针对目标客户端用户的所有QoS都是已知的，然后通过数学工具来解决此问题。然而，在真实情况下，上述假设是不实际的，原因如下：(1)当代企业组织的Web服务架构复杂。对于最终用户来说，需要花费昂贵的时间成本才能调用所有Web服务获取QoS。(2)当代互联网拓扑结构复杂，致使用户在更多时候无法获取准确的Web服务QoS。因此，在真实的应用场景中，存在着大量Web服务针对目标用户的QoS是未知的。这些未知QoS的存在动摇了以前服务计算领域研究的基础。因此，针对未知的QoS进行预测是Web服务研究的重要前提。

现有技术中，对未知的QoS进行预测主要使用基于Pearson Correlation Coefficient(PCC)方法来计算客户端用户之间或者Web服务之间的相似度。然而，这种计算方法存在以下几点不足：

1.PCC方法需要对历史记录中的QoS作统计学习，严重依赖于数据的准确性和完备性。然而由于当代互联网环境的复杂性，QoS记录并不一定都是准确的，致使PCC方法在服务计算场景下相似性计算准确率下降。

2.传统的PCC方法广泛地应用在推荐方法领域。然而，推荐方法和服务计算的应用场景存在着本质的区别。在QoS历史记录中，每一项都是由用户的实际使用网络环境决定的。这种数据客观性的特点直接降低了PCC相似度计算的精度。

3.传统的PCC算法需要反复遍历QoS记录才能产生用户关系矩阵。然而在实际应用场景下，PCC算法无法对海量的用户历史记录作在线预测，因此只能通过离线方式进行预测，无法响应用户实时QoS查询请求。

发明内容

针对上述技术缺陷，本发明提出一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法，包括如下步骤：

11)收集用户提供的QoS历史数据和IP信息；

12)根据步骤11)收集的IP信息产生用户的几何地理位置坐标，根据所述几何地理位置坐标计算用户地理位置的相对距离，产生用户相对距离信息矩阵；

13)接受目标用户QoS查询请求，并请求目标用户自定义邻居阈值θ；

14)对步骤13)接受的QoS查询请求进行判断，如目标用户曾经调用过该QoS查询请求，则把上次反馈的QoS信息重新发送给目标用户；如果该QoS查询请求是未曾调用过，则进行QoS预测；

所述QoS预测包括如下步骤：

141)根据步骤13)接收到目标用户自定义邻居阈值θ，为目标用户选择合适的邻居；所述目标用户合适的邻居选择策略如下：

G(i)＝{j|dist(i，j)≤θ，i≠j}    (a)

其中dist(i，j)为用户地理位置的相对距离，满足上述关系的用户j都可以定义为目标用户i的合适邻居；

142)基于用户地理位置信息建立约束条件：