[发明专利]一种云环境下用户确定度引导的web服务选择方法

摘要

本发明公开了一种云环境下用户确定度引导的web服务选择方法，包括以下步骤：步骤1：对用户需求进行建模；步骤2：对用户的偏好权重WA进行离散化处理；步骤3：利用非数值型质量约束对候选可用web服务集进行一次过滤；步骤4：采用分层迭代两两组合方法处理步骤3的数据；步骤5：对于步骤2中每一组组合权重值进行处理得到为该用户推荐的web服务组合方案列表CompServiceList；步骤6：用户从上述web服务组合方案列表CompServiceList中，选择一个web服务组合方案，并据此去选择相应的web服务。

主权项

1.一种云环境下用户确定度引导的web服务选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对用户需求进行建模：将一个用户需求建模为五个变量，包括质量约束、偏好权重、确定度、结果期望的优化度以及期望执行时间；其中质量约束表示为CS，CS={c_m|m=1,…,M}，c_m表示对组合web服务第m个属性的约束，M表示组合web服务总的属性数目，质量约束包括数值型和非数值型；偏好权重表示为WA，WA={w_m|m=1,…,M}，w_m表示对组合web服务第m个属性的偏好程度，取值范围为[0,1]内的任意区间；确定度表示为v_{trade_off}，其用户输入取值范围为区间[0,1]；结果期望的优化度表示为Optimal degree，其用户输入取值范围为区间[0,1]；期望的执行时间表示为Time cost∈N₊，N₊表示整数集合；步骤2：对用户的偏好权重WA进行离散化处理：对每个属性的偏好权重w_m进行离散化，得到M个偏好权重w_m的离散化取值集合Discretized_m，然后对M个离散化取值集合Discretized_m进行组合得到共组具体的组合权重值；步骤3：利用非数值型质量约束对候选可用web服务集进行一次过滤；步骤4：采用分层迭代两两组合方法，将每一组输入质量约束CS、组合权重值、确定度v_{trade_off}、候选web服务集的规模以及控制变量k∈N₊值与结果的优化度Optimal degree、执行时间Time cost进行组合对应；利用数据挖掘中的决策树分类算法，将分层迭代两两组合中控制变量k值作为分类标签，获得在一组质量约束CS、组合权重值、确定度v_{trade_off}、以及候选web服务集的规模下，控制变量k与结果的优化度Optimal degree、执行时间Time cost、的关系。步骤5：对于步骤2中每一组组合权重值，首先结合当前的质量约束CS，确定度v_{trade_off}、候选web服务集的规模以及结果期望的优化程度Optimal degree，执行时间消耗Time cost，获得相应控制变量k的取值，然后采用分层迭代两两组合方法取得一组web服务组合方案；由此获得组可选的组合方案；每次对两个候选web服务集进行两两组合时，选择当前组合结果的前k个子web服务组合组成新的候选web服务集进入下一轮，反复迭代直到最后只剩下一个候选web服务集合，选择其中效用值最优的解，加入到为该用户推荐的web服务组合方案列表CompServiceList中；步骤6：用户从上述web服务组合方案列表CompServiceList中，选择一个web服务组合方案，并据此去选择相应的web服务。