基于用戶和服務區域信息的個性化Web服務質量預測

作者：魯城華,寇紀淞

摘要：在基于Web服務質量的研究中,服務質量信息均被假設為已知值。然而,在實際中很多服務質量信息是未知的且具有個性化特征。已有研究在進行服務質量預測時只采用全局服務質量信息,未考慮用戶和服務的局部區域信息對服務質量預測的影響。因此,綜合全局和局部角度對服務質量進行個性化預測具有重要的理論價值和實踐意義。基于服務質量的個性化特征以及用戶和服務兩方面影響因素的視角,提出一種基于用戶和服務區域信息的服務質量預測方法。將全局的服務質量信息和局部的區域信息相結合構建預測模型,采用隨機梯度下降法對模型進行優化學習,最終能夠得到滿意的預測結果。實驗采用通用的綜合數據集WSDream-QoSDataset2,運用Matlab R2010b中機器學習的相關軟件包訓練預測模型,分析模型中不同參數對服務質量預測結果的影響,并與NIMF方法和Colbar方法進行對比分析。研究結果表明,考慮用戶和服務區域因素有助于提高服務質量預測的準確性;服務所在的區域影響比用戶區域影響稍大,主要是由于服務器端服務運行條件不同所致;已有服務質量信息的密度對未知服務質量的預測具有一定影響,密度越大,預測效果越好;與NIMF方法和Colbar方法對比,MAE和RMSE評價指標顯示所提出的方法具有較高的服務質量預測準確性。同時,采用區域內平均值的方法計算新用戶和新服務的服務質量信息,有效地解決了冷啟動問題。研究結果有助于提供較為準確的服務質量信息,對基于服務質量的服務選擇、服務推薦和服務組合等研究工作具有重要的支持作用,也為面向服務計算的發展提供一些有益的現實啟示。

發文機構：天津大學管理與經濟學部 天津財經大學珠江學院

關鍵詞：WEB服務服務質量區域信息QoS預測個性化預測Web servicequality of serviceregion informationQo S predictionpersonalized prediction

分類號： C931[經濟管理—管理學]