基于矩陣分解的Web服務(wù)個性化QoS預(yù)測方法研究.pdf

1、Web服務(wù)是一種通過標準協(xié)議用以保證互聯(lián)網(wǎng)上異構(gòu)平臺間的應(yīng)用服務(wù)可進行互操作的技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)以及Web服務(wù)技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)的開發(fā)需求不斷更迭，因此，Web服務(wù)的數(shù)量也正在變得越來越多。然而，當用戶面對眾多具有一致或者類似功能實現(xiàn)的Web服務(wù)，如何選擇其中最佳的Web服務(wù)用以構(gòu)建 Web應(yīng)用成為了一個極具價值的研究課題。由于網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性，并且不同用戶所處的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不同，服務(wù)提供商不能保證同一 Web服務(wù)對所有的用戶具有相同的QoS

2、。并且，讓所有用戶調(diào)用存在于互聯(lián)網(wǎng)上所有的Web服務(wù)以收集個性化的QoS記錄又是不切實際的。因此，如何準確地預(yù)測QoS以輔助選擇合適的服務(wù)來構(gòu)建Web應(yīng)用也成了一個亟待解決的問題。
　　本文論述了稀疏歷史數(shù)據(jù)條件下關(guān)于QoS預(yù)測問題所面臨的難點，分析了近年來國內(nèi)外的關(guān)于QoS預(yù)測的研究現(xiàn)狀與進展，設(shè)計了兩種模型用以預(yù)測Web服務(wù)QoS，并通過模型融合的方法結(jié)合兩者的優(yōu)勢，以期最終提高 QoS的預(yù)測精度。
　　首先，論文簡要地

3、介紹了Web服務(wù)QoS預(yù)測問題所涉及的知識與技術(shù)，包括了Web服務(wù)、QoS概念、各種推薦技術(shù)以及相似度算法等；其次，將基準偏置模型引入概率矩陣分解模型，并且將相似鄰居的先驗信息加入已有概率模型，推導(dǎo)出含有相似鄰居正則化項的概率矩陣分解（PMF）模型；再次，提出一種擴展的基準偏置模型，并且將一部分上下文信息通過潛在特征空間映射的方式構(gòu)建容納更多信息的概率模型；然后，結(jié)合上述兩種模型的優(yōu)勢，提出了基于相似鄰居正則化與潛在特征空間映射的混合模