[发明专利]基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置

说明书

本发明涉及一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置，该方法包含：根据用户QoS需求的模糊性和候选服务QoS值的波动范围，建立区间QoS模型；计算每个基本服务下的候选服务的相似度；结合用户主观偏好计算QoS指标综合权重；根据QoS指标综合权重及相似度，获取每个候选服务的推荐度，通过推荐度对所有候选服务进行排序；根据排序结果选取符合用户QoS需求的服务。本发明计算复杂度小，可行性高，结合主客观偏好向量算出QoS指标综合权重，避免了仅仅利用主观赋权模式或客观赋权模式的片面性，使得权重的确定更加合理；通过推荐度作为衡量候选服务符合用户需求的程度，综合考虑了客观QoS数据和用户主观偏好信息，提高了服务选取的准确性。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，特别涉及一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置。

背景技术

随着云计算技术的迅速发展和商业应用，越来越多的数据资源、计算资源和应用资源依托Internet以Web服务的形式提供应用。近些年来，部署在Internet上的Web服务呈爆炸式增长，具有相同功能属性、不同非功能属性的Web服务也越来越多。因此，传统的依据功能属性进行服务选取的方法已经不能够满足用户的需求，如何依据服务的非功能属性，如服务质量(QualityofService,QoS)来进行服务选取，成为学术界关注的热点。申利民等人提出的一种考虑QoS数据不确定性的服务选取方法，根据服务QoS数据的分布情况自定义合理准确的QoS约束条件；建立QoS属性云模型，对Web服务的QoS数据进行不确定决策，过滤掉QoS数据表现波动比较大的Web服务，在保证服务可靠性的基础上缩小Web服务选取的搜索空间，提高服务选取效率；对过滤后服务的QoS数据进行规范化处理，计算用户对服务评价的QoS聚合值；依据服务使用者的QoS评价及其数量计算服务的推荐度，并依此对服务排序完成服务推荐。该方法仅仅利用云模型来过滤QoS不确定性的服务，且假定用户已经给出具体的QoS指标权重值，用户主观随意性较大。

现有基于QoS的服务选取方法存在以下缺点：(1)没有考虑到Web服务QoS属性值的不确定性。该不确定性体现在两个方面。一个方面是Web服务运行在动态的网络环境中，任何因素如网络带宽、位置、时间等都会影响到Web服务的QoS属性值，因此根据精确的QoS属性值进行服务选取，准确性不高。另一个方面是由于人的思维模式的模糊性，用户更倾向于使用区间数而不是精确值来表达其对服务的需求。考虑QoS的不确定性应作为服务选取和服务组合的前提，而已有的大多数模型均没有考虑到QoS数据的不确定性。(2)服务QoS属性权重确定不合理。目前主要有两种确定权重的方法，主观赋权模式和客观赋权模式。在主观赋权模式下服务的QoS权重完全由用户确定，这虽然体现了用户的个性化需求，但具有很大的主观随意性，且大多数用户不具有服务领域的相关知识，给定精确的权重值给用户带来额外负担。相对来说，用户更加倾向于使用偏好顺序来表达其需求，如服务价格>响应时间>可靠性等。客观赋权模式是由客观数据确定，虽然其结果具有较强的数字理论依据，但忽略了用户的主观偏好。因此，在确定QoS权重时同时考虑用户主观偏好和客观数据更符合服务选取的实际情况。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置，提高服务选取的准确性。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法，包含如下内容：

根据用户QoS需求的模糊性和候选服务QoS值的波动范围，建立区间QoS模型；

计算每个基本服务下候选服务的相似度；

结合用户主观偏好计算QoS指标综合权重；

根据QoS指标综合权重及相似度，获取每个候选服务的推荐度，通过推荐度对所有候选服务进行排序；

根据排序结果选取符合用户QoS需求的服务。