基于矩陣分解的Web服務個性化QoS預測方法研究.pdf

1、Web服務是一種通過標準協(xié)議用以保證互聯(lián)網(wǎng)上異構平臺間的應用服務可進行互操作的技術。隨著互聯(lián)網(wǎng)以及Web服務技術的快速發(fā)展，企業(yè)的開發(fā)需求不斷更迭，因此，Web服務的數(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，如何選擇其中最佳的Web服務用以構建 Web應用成為了一個極具價值的研究課題。由于網(wǎng)絡的不穩(wěn)定性，并且不同用戶所處的網(wǎng)絡環(huán)境不同，服務提供商不能保證同一 Web服務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，如何準確地預測QoS以輔助選擇合適的服務來構建Web應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)條件下關于QoS預測問題所面臨的難點，分析了近年來國內(nèi)外的關于QoS預測的研究現(xiàn)狀與進展，設計了兩種模型用以預測Web服務QoS，并通過模型融合的方法結合兩者的優(yōu)勢，以期最終提高 QoS的預測精度。
　　首先，論文簡要地

3、介紹了Web服務QoS預測問題所涉及的知識與技術，包括了Web服務、QoS概念、各種推薦技術以及相似度算法等；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建容納更多信息的概率模型；然后，結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