一種基于隨機(jī)游走的Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測技術(shù)，具體涉及一種用于Web服務(wù)選擇或推薦的基 于隨機(jī)游走的Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] Web服務(wù)是自描述、自包含的可用網(wǎng)絡(luò)模塊，用來幫助實(shí)現(xiàn)通過遠(yuǎn)程調(diào)用來完成不 同機(jī)器之間的交互操作，并成為了構(gòu)造分布式系統(tǒng)、模塊化應(yīng)用程序和面向服務(wù)應(yīng)用集成 的主要技術(shù)，如電子商務(wù)、車載系統(tǒng)、多媒體服務(wù)等。隨著網(wǎng)絡(luò)上Web服務(wù)數(shù)量的快速增長， 為用戶推薦最優(yōu)的服務(wù)變得更具有挑戰(zhàn)性。為了能在大量的可供選擇的功能相同的Web服 務(wù)集中找到最優(yōu)的服務(wù)，Web服務(wù)的質(zhì)量，即QoS(Quality of Service)被廣泛用來描述和 評價(jià)Web服務(wù)的非功能屬性。Web服務(wù)的QoS常常被定義為一系列用戶感知的屬性，典型的 有響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、可靠性等。由于QoS在成功建立面向服務(wù)的應(yīng)用中的至關(guān)重要性，基 于QoS的Web服務(wù)選擇和推薦方法成為近幾年的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
[0003] 傳統(tǒng)的基于QoS的Web服務(wù)選擇的研究都有一個(gè)通用的假設(shè)，即所有Web服務(wù)的 QoS值都是可用且準(zhǔn)確的。然而，在現(xiàn)實(shí)中，這個(gè)前提不一定是真實(shí)的，用戶想要總能獲取到 服務(wù)的QoS值是不切實(shí)際的。這是由于Web服務(wù)的QoS值容易受到不可預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和 用戶環(huán)境（例如：用戶位置，用戶網(wǎng)絡(luò)條件等）的影響，從而使得不同的用戶在相同的Web 服務(wù)上所觀察到的QoS值不同。換而言之，用戶在進(jìn)行服務(wù)選擇時(shí)，不能直接使用另一個(gè)用 戶對服務(wù)的QoS評價(jià)值。并且，由于現(xiàn)實(shí)中Web服務(wù)的調(diào)用既耗時(shí)間又耗資源，因此用戶想 要通過自己調(diào)用Web服務(wù)來評價(jià)所有候選服務(wù)以獲取QoS信息是不實(shí)際的。此外由于服務(wù) 用戶需要評價(jià)的候選服務(wù)過多，且還有一些合適的Web服務(wù)未被發(fā)現(xiàn)，使得服務(wù)的QoS信息 大量缺失。針對這些未知的QoS進(jìn)行預(yù)測是基于QoS的Web服務(wù)選擇和推薦的重要依據(jù)。
[0004] 現(xiàn)有技術(shù)中，最常用的預(yù)測QoS缺失值的方法存在以下缺陷：1)由于Web服務(wù)和 用戶數(shù)量的劇增，存在數(shù)據(jù)稀疏性問題，使得協(xié)同過濾方法難以解決"冷啟動"問題，即某用 戶從未調(diào)用過任何服務(wù)，或某服務(wù)從未被任何用戶調(diào)用過。2)有研究表明由于位置與服務(wù) 的QoS存在相關(guān)性，處于同一或鄰近區(qū)域的用戶在相同服務(wù)上會有相似的QoS體驗(yàn)。因此， 可以利用用戶的位置來找到源用戶的鄰居，然后再根據(jù)這些鄰居的歷史QoS信息來進(jìn)行推 薦，可以有效的解決QoS數(shù)據(jù)稀疏問題。然而，僅考慮用戶位置來預(yù)測QoS可能降低預(yù)測精 度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：針對現(xiàn)有技術(shù)的上述問題，提供一種能在覆蓋率和 預(yù)測精度間得到顯著好的平衡，預(yù)測成功率高、通用性好、可評估置信度和可解釋性好的基 于隨機(jī)游走的Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0007] -種基于隨機(jī)游走的Web服務(wù)質(zhì)量預(yù)測方法，步驟包括：
[0008] 1)根據(jù)Web服務(wù)QoS數(shù)據(jù)集中用戶的位置信息計(jì)算用戶和用戶之間的物理距離；
[0009] 2)為每個(gè)用戶選擇物理距離最近的K個(gè)近鄰用戶作為該用戶的鄰域；
[0010] 3)為每個(gè)用戶連接各自鄰域的用戶構(gòu)建用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G ;
[0011] 4)針對用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G，計(jì)算用戶和用戶之間的相似度、服務(wù)和服務(wù)之間的相似 度；
[0012] 5)根據(jù)所述用戶和用戶之間的物理距離、用戶和用戶之間的相似度計(jì)算用戶關(guān)系 網(wǎng)絡(luò)G中每一條邊的權(quán)重；
[0013] 6)針對源用戶u。所請求的目標(biāo)服務(wù)i，從源用戶u。開始分別進(jìn)行多次查找關(guān)于目 標(biāo)服務(wù)i的隨機(jī)游走，每一次隨機(jī)游走中的每一跳基于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中每一條邊的權(quán)重 確定下一跳的用戶選擇概率，并根據(jù)所述用戶選擇概率從當(dāng)前跳的用戶u的鄰域NUu中隨 機(jī)選擇一個(gè)用戶V作為本次隨機(jī)游走的下一跳節(jié)點(diǎn)，最終在找到調(diào)用過目標(biāo)服務(wù)i或相似 服務(wù)的用戶后結(jié)束本次游走并返回一個(gè)QoS值；
[0014] 7)綜合所有隨機(jī)游走返回的QoS值計(jì)算源用戶u。相對目標(biāo)服務(wù)i的QoS預(yù)測值。
[0015] 優(yōu)選地，所述步驟1)中具體是指根據(jù)式（1)計(jì)算用戶和用戶之間的物理距離；
[0017] 式（1)中，du,v為用戶u和用戶V之間的物理距離，為用戶u的煒度、A u為用戶 u的經(jīng)度，乾為用戶V的煒度、λ v為用戶V的經(jīng)度。
[0018] 優(yōu)選地，所述步驟4)具體是指根據(jù)式（2)計(jì)算用戶和用戶之間的相似度、根據(jù)式 (4)計(jì)算服務(wù)和服務(wù)之間的相似度；；
[0020] 式（2)中，sim(u, V)為用戶u和用戶V之間的相似度，ICu,v是指用戶u和用戶V 共同調(diào)用過的Web服務(wù)集合，corr(u，V)為用戶u和用戶V之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)，皮爾森 相關(guān)系數(shù)corr(u，v)的計(jì)算公式如式（3)所示；
[0022] 式（3)中，ICu,v為用戶u和用戶V共同調(diào)用過的Web服務(wù)集合，r Uil為用戶u在 Web服務(wù)i上觀察到的QoS值，ξ為用戶u的QoS向量的平均值，6為用戶V的QoS向量的 平均值；
[0024] 式⑷中，sim(i，j)為服務(wù)i和服務(wù)j之間的相似度，UCu是指共同調(diào)用過Web 服務(wù)i和j的用戶集，c〇rr(i，j)為服務(wù)i和j之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)，皮爾森相關(guān)系數(shù) corr (i, j)的計(jì)算公式如式（5)所示，且服務(wù)i和j之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)corr (i, j)僅僅 取正相關(guān)；
[0026] 式（5)中，UCli j為共同調(diào)用過Web服務(wù)i和j的用戶集，r Uil為用戶u在Web服務(wù) i上觀察到的QoS值，巧為服務(wù)i的QoS向量的平均值，C為服務(wù)j的QoS向量的平均值。
[0027] 優(yōu)選地，所述步驟5)中具體是指根據(jù)式（6)計(jì)算用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中每一條邊的權(quán) 重；
[0029] 式（6)中，用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中用戶u和用戶V之間的邊的權(quán)重，du,v為用戶 u和用戶V之間的物理距離，sim(u，V)為用戶u和用戶V之間的相似度，λ為[0, 1]區(qū)間 內(nèi)的可調(diào)參數(shù)。
[0030] 優(yōu)選地，所述步驟6)中每一次隨機(jī)游走的詳細(xì)步驟包括：
[0031] 6. 1)從源用戶u。開始進(jìn)行查找有關(guān)目標(biāo)服務(wù)i的隨機(jī)游走，當(dāng)本次游走隨機(jī)過程 中的某一跳到達(dá)某個(gè)用戶u時(shí)跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6. 2);
[0032] 6. 2)判斷當(dāng)前跳的用戶u在目標(biāo)服務(wù)i上是否有QoS值，如果有QoS值則將該QoS 值rUil作為本次隨機(jī)游走的QoS值返回，本次隨機(jī)游走結(jié)束；否則，跳轉(zhuǎn)執(zhí)行下一步；
[0033] 6. 3)判斷源用戶u。開始進(jìn)行隨機(jī)游走的跳數(shù)是否等于預(yù)設(shè)的最大游走深度 max-depth，如果不等于預(yù)設(shè)的最大游走深度max-depth，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6. 4)，否則跳轉(zhuǎn) 執(zhí)行步驟6. 5);
[0034] 6.4)以指定的終止概率Civlik判斷本次隨機(jī)游走是否需要終止，如果不需要終 止，則基于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中每一條邊的權(quán)重確定下一跳的用戶選擇概率，并根據(jù)所述用 戶選擇概率從當(dāng)前跳的用戶u的鄰域NUu中選擇一個(gè)用戶V作為本次游走隨機(jī)的下一跳節(jié) 點(diǎn)，跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6.2);如果需要終止，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6.5);
[0035] 6. 5)從當(dāng)前跳的用戶u調(diào)用過的服務(wù)集合RSu中以指定的服務(wù)選擇概率選擇一個(gè) 和目標(biāo)服務(wù)i相似的服務(wù)j，將當(dāng)前跳的用戶u在目標(biāo)服務(wù)j上的QoS值作為本次隨機(jī)游走 的QoS值rUi j返回，本次隨機(jī)游走結(jié)束。
[0036] 優(yōu)選地，所述步驟6. 3)的詳細(xì)步驟包括：
[0037] 6. 3. 1)判斷是否滿足式（7)所示的全局游走終止條件，如果滿足全局游走終止條 件，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6.5);否則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6.3.2);
[0038] |σ2, -σ"j < f (7)
[0039] 式（7)中，<表示前i次隨機(jī)游走結(jié)果的方差，表示前i+1次隨機(jī)游走結(jié)果的 方差，ε為預(yù)設(shè)的收斂常數(shù)，其中前i次隨機(jī)游走結(jié)果的方差<的計(jì)算表達(dá)式如式（8)所 示；
[0041] 式（8)中，< 為前i次隨機(jī)游走結(jié)果的方差，T為已返回QoS值的隨機(jī)游走總次 數(shù)，F(xiàn)為T趟隨機(jī)游走返回的QoS平均值，Γι為第i次隨機(jī)游走返回的QoS值；
[0042] 6. 3. 2)判斷源用戶u。開始進(jìn)行隨機(jī)游走的跳數(shù)是否等于預(yù)設(shè)的最大游走深度 max-depth，如果不等于預(yù)設(shè)的最大游走深度max-depth，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟6. 4)，否則跳轉(zhuǎn) 執(zhí)行步驟6. 5)。
[0043] 優(yōu)選地，所述步驟6. 4)中以指定的終止概率判斷本次隨機(jī)游走是否需要終止時(shí)， 所述終止概率ΦUilik的計(jì)算表達(dá)式如式（9)所示；
[0045] 式（9)中，(Km為針對目標(biāo)服務(wù)i的游走隨機(jī)過程中經(jīng)過第k跳到達(dá)用戶u時(shí)的 終止概率，RSu為當(dāng)前跳的用戶u調(diào)用過的服務(wù)集合，sim(i，j)為目標(biāo)服務(wù)i和當(dāng)前跳的用 戶u調(diào)用過的服務(wù)集合RSu中的服務(wù)j之間的相似度，k為當(dāng)前跳的用戶u和源用戶u。之 間的跳數(shù)。
[0046] 優(yōu)選地，所述步驟6. 4)中具體是指根據(jù)式（10)確定下一跳的用戶選擇概率；
[0048] 式（10)中，,?+ι =ν|χ =?，足,)為從用戶u的鄰域NUu中選擇一個(gè)用戶V的 用戶選擇概率，尤。#+1為在尋找源用戶u。對目標(biāo)服務(wù)i的一個(gè)QoS預(yù)測值時(shí)隨機(jī)游走在第 k跳找到用戶V的隨機(jī)變量，為在尋找源用戶u。對目標(biāo)服務(wù)i的一個(gè)QoS預(yù)測值時(shí)隨 機(jī)游走在第k-Ι跳找到用戶u的隨機(jī)變量，見,.表示在第k-Ι步時(shí)所在節(jié)點(diǎn)用戶u對目標(biāo)服 務(wù)i沒有QoS記錄的前提條件；NUu為和源用戶u。距離k跳的用戶u的鄰域，V為從用戶u 的鄰域NUu中選擇的作為下一跳的用戶，Φ ^,為針對目標(biāo)服務(wù)i的游走隨機(jī)過程中經(jīng)過第 k跳到達(dá)用戶u時(shí)的終止概率，tu，v為用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中用戶u和下一跳的用戶V之間的邊 的權(quán)重，tu，w為用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G中用戶u、用戶u的鄰域NU u中用戶w之間的邊的權(quán)重。
[0049] 優(yōu)選地，所述步驟6. 5)中以指定的服務(wù)選擇概率選擇一個(gè)和目標(biāo)服務(wù)i相似的服 務(wù)j時(shí)，所述服務(wù)選擇概率的計(jì)算表達(dá)式如式（11)所示；
[0050] CN 105117325 A 說明書 5/16 頁
[0051] 式（11)中，Ρ(Υ^= j)為以指定的服務(wù)選擇概率選擇一個(gè)和目標(biāo)服務(wù)i相似的服 務(wù)j時(shí)的服務(wù)選擇概率，sim(i，j)為目標(biāo)服務(wù)i和服務(wù)j之間的相似度，sim(i，1)為目標(biāo) 服務(wù)i和當(dāng)前跳的用戶u調(diào)用過的服務(wù)集合RSu