專利名稱：一種基于QoS的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是一種適用于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)服務(wù)處理的一種基于QoS (Quality of Service,服務(wù)質(zhì)量)的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
Web服務(wù)結(jié)合了面向組件的方法和Web技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。它是封裝了應(yīng)用程序的功能和信息資源，通過(guò)URI (Uniform Resource Identifier, URI)標(biāo)識(shí)的自制的軟件系統(tǒng)，并使得可以通過(guò)編程接口實(shí)現(xiàn)對(duì)這些功能和資源的利用。通過(guò)基于XML (Extensible MarkupLanguage，XML)的消息的封裝，Web服務(wù)可以被發(fā)布 ，定位，訪問(wèn)或者在網(wǎng)絡(luò)傳輸。在軟件工程和商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域里，面向服務(wù)計(jì)算技術(shù)顯示出無(wú)處不在和顯著的優(yōu)勢(shì)。Web服務(wù)技術(shù)已經(jīng)在很多新產(chǎn)品和新應(yīng)用軟件中得到了廣泛和深入的應(yīng)用。Web應(yīng)用在過(guò)去的幾年發(fā)展中，面向服務(wù)的計(jì)算得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛重視，并獲得了一個(gè)又一個(gè)的成功。隨著Web服務(wù)的發(fā)展，具有相同功能的服務(wù)越來(lái)越多，為了能在數(shù)量眾多，性能各異的服務(wù)中找到符合用戶要求的服務(wù)，需要確定非功能屬性即服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行服務(wù)匹配和選擇。在實(shí)際應(yīng)用中，QoS的屬性包括價(jià)格、執(zhí)行時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度和可用性等等。為了獲得有效的服務(wù)組合，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界從不同的角度對(duì)web服務(wù)選擇及服務(wù)組合進(jìn)行了大量研究。例如，Liangzhao Zeng等在“QoS-Aware Middlewareforffeb Services Composition (IEEE TSE, Vol. 30，No. 5，pp. 311-327，2004)” 中提出了一個(gè)中間件平臺(tái)將服務(wù)選擇問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基于帶權(quán)值的QoS屬性的效用函數(shù)問(wèn)題，結(jié)合整數(shù)規(guī)劃模型研究了局部選擇和全局優(yōu)化兩種服務(wù)選擇方法。Dimitrios Skoutas在 “A Ranking Mechanism for Semantic Web Service Discovery (IEEE SCff,Vol. 3, No. 3，pp. 41-48，2007)”中研究了如何使用多屬性的支配關(guān)系來(lái)對(duì)Web服務(wù)進(jìn)行排序和聚類。他們的方法通過(guò)提高Web搜索引擎的能力來(lái)幫助基于QoS感知的服務(wù)檢索和選擇。類似的，San-Yih Hwang 等在“Dynamic Web Service Selection for ReliableWeb Service Composition(IEEETSC, Vol.1, No. 2, pp. 104-116，2008) ” 中結(jié)合有限狀態(tài)機(jī)(Finite State Machine, FSM)模型來(lái)模擬服務(wù)組合中的服務(wù)操作的調(diào)用順序,研究了在易出故障的環(huán)境下的動(dòng)態(tài)服務(wù)選擇問(wèn)題。Freddy L6cu6等人在“Seeking Quality of WebService Composition in a Semantic Dimension (IEEE TKDE, Vol. 23, No. 6, pp. 942-959,2011)”提出了一個(gè)將語(yǔ)義質(zhì)量和服務(wù)的非功能屬性即QoS屬性結(jié)合起來(lái)的可擴(kuò)展服務(wù)組合優(yōu)化模型，同時(shí)還研究了利用遺傳算法進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的服務(wù)組合的優(yōu)化問(wèn)題。目前的服務(wù)優(yōu)化方法經(jīng)常假設(shè)服務(wù)提供者發(fā)布的服務(wù)質(zhì)量是確定的。然而，由于Web服務(wù)環(huán)境的動(dòng)態(tài)性，服務(wù)內(nèi)部的改變或執(zhí)行環(huán)境的變化，尤其是當(dāng)某些故意欺騙的行為發(fā)生時(shí)，服務(wù)在執(zhí)行時(shí)的質(zhì)量經(jīng)常是不確定的。因此，我們認(rèn)為，利用服務(wù)發(fā)布者提供的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估服務(wù)質(zhì)量是值得懷疑的，而且服務(wù)數(shù)及其歷史記錄的規(guī)模越來(lái)越大。隨著互聯(lián)網(wǎng)以及服務(wù)計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展，個(gè)人或企業(yè)都希望能夠?qū)σ延匈Y源進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合以實(shí)現(xiàn)增值服務(wù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于QoS的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法，以便支持服務(wù)組合方案的有效規(guī)劃和優(yōu)化，可用于支持服務(wù)組合方案的求解。本發(fā)明基于QoS的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法包括三個(gè)步驟步驟1:獲取數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集由各個(gè)Web服務(wù)累積的QoS歷史記錄組成，QoS歷史記錄通過(guò)網(wǎng)絡(luò)QoS監(jiān)督機(jī)制從交易日志集合中獲??；基于服務(wù)的QoS歷史記錄，而不是根據(jù)服務(wù)提供者發(fā)布的實(shí)驗(yàn)性的QoS，來(lái)進(jìn)行服務(wù)選擇，從而增強(qiáng)了服務(wù)組合方案的可信度。Web服務(wù)的QoS是指服務(wù)非功能屬性方面的特性，例如價(jià)格、執(zhí)行時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度、可用性
坐坐寸寸ο本發(fā)明服務(wù)組合包括中一組任務(wù)，S卩服務(wù)之間組合時(shí)包括的邏輯關(guān)系包括順序、并行和選擇；順序邏輯關(guān)系表不為，一個(gè)Web服務(wù)組合的抽象描述為IT1, T2,…，Ti,…，T1J。其中，Ti表示第i個(gè)任務(wù)，η表示服務(wù)組合中任務(wù)的個(gè)數(shù)。所述web服務(wù)組合方案的具體描述為:s('= ，隨h…h(huán)其中，奸\表示第i個(gè)任務(wù)的第ji個(gè)候選服務(wù)。其中，》WS-P00li表示第i個(gè)任務(wù)所對(duì)應(yīng)的服務(wù)資源池。類似的，基于服務(wù)QoS歷史記錄的組合方案記作聲
服務(wù)的QoS歷史記錄具體描述為WS. Rk= (Q1, Q2,…Qm,…，Qh)，其中，WS. Rk表示服務(wù)WS的第k條歷史記錄R，Qm表示第m維QoS屬性值，h表示QoS屬性的維數(shù)，h、k取值自然數(shù)，m取I^h中任意自然數(shù)。步驟2 :米用 H2D-SC 模糊分層聚類(the Hierarchical-Data Divisive SoftClustering Algorithm, H2D-SC)方法對(duì)服務(wù)的歷史記錄分層聚類并利用聚類中心組合的步驟對(duì)每個(gè)服務(wù)的QoS歷史記錄進(jìn)行分層聚類，在每一層利用每個(gè)服務(wù)的聚類中心進(jìn)行基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合，并依據(jù)效用值公式計(jì)算每個(gè)基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合的效用值得分。步驟2中利用H2D-SC方法對(duì)服務(wù)的歷史記錄分層聚類可以降低計(jì)算的復(fù)雜度，在每一層中對(duì)每個(gè)服務(wù)的歷史記錄進(jìn)行模糊聚類后，只需用聚類中心進(jìn)行相應(yīng)的服務(wù)組合，而不需要所有的歷史記錄都參與服務(wù)組合。在每一層中，要先判定是否滿足繼續(xù)分層聚類的條件，繼續(xù)分層的條件可分為兩類模糊聚類的外在屬性和內(nèi)在屬性。外在屬性為模糊聚類的熵，內(nèi)在屬性包括模糊聚類的聚類基數(shù)，凝聚程度和專一性。除了要判斷是否滿足分層條件，還需確定分層的子聚類的個(gè)數(shù)。
I κ模糊聚類的熵
權(quán)利要求
1.一種基于QoS的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟步驟1:獲取數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集由各個(gè)Web服務(wù)累積的QoS歷史記錄組成，QoS歷史記錄通過(guò)網(wǎng)絡(luò)QoS監(jiān)督機(jī)制從交易日志集合中獲?。徊襟E2 :采用H2D-SC模糊分層聚類方法對(duì)每個(gè)服務(wù)的QoS歷史記錄進(jìn)行分層聚類，在每一層利用每個(gè)服務(wù)的聚類中心進(jìn)行基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合，并依據(jù)效用值公式計(jì)算每個(gè)基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合的得分；步驟3 :對(duì)于每個(gè)服務(wù)，在每層中對(duì)于每個(gè)聚類，將每個(gè)聚類中心參與的基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合的效用值得分累積，根據(jù)得分最高的聚類生成該服務(wù)的下一層，同時(shí)將基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合效用值得分累積到對(duì)應(yīng)的服務(wù)組合效用值得分中，最終得分最高的服務(wù)組合即為最優(yōu)服務(wù)組合方案。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的Web服務(wù)的QoS歷史記錄具體描述為WS. Rk= (Q1, Q2，…Qm，…，Qh)，其中，WS. Rk表示服務(wù)WS的第k條歷史記錄R，Qm表示第m 維QoS屬性值，h表示QoS屬性的維數(shù)，h、k取值自然數(shù)，m取f h中任意自然數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用H2D-SC模糊分層聚類方法對(duì)每個(gè)服務(wù)的歷史記錄進(jìn)行聚類，在每一層中對(duì)每個(gè)服務(wù)的歷史記錄進(jìn)行聚類時(shí)，要先判定是否滿足繼續(xù)分層聚類的條件；繼續(xù)分層聚類的條件分為兩類模糊聚類的外在屬性和內(nèi)在屬性模糊聚類的外在屬性為模糊聚類的熵，模糊聚類的內(nèi)在屬性包括模糊聚類的聚類基數(shù)， 凝聚程度和專一性；聚類基數(shù)為該聚類的團(tuán)的個(gè)數(shù)，團(tuán)指與該聚類的關(guān)系度大于該聚類的子聚類個(gè)數(shù)的倒數(shù)的QoS歷史記錄的集合；凝聚程度表示聚類中QoS歷史記錄與聚類中心的距離；專一性表示當(dāng)模糊聚類只有一個(gè)QoS歷史記錄作為其成員時(shí)該成員到該模糊聚類關(guān)系度；當(dāng)?shù)贚層聚類C的基數(shù)大于所要求的最小聚類基數(shù)，且滿足聚類C的凝聚程度不大于 L-1層聚類If: 1的凝聚程度，或者聚類C的專一性不大于L-1層聚類1的專一性，或者該服務(wù)的歷史記錄劃分聚類時(shí)在L層的熵大于在L-1層的熵以上這三個(gè)條件之一時(shí)才對(duì)該服務(wù)的第L層聚類C繼續(xù)分層，將聚類C繼續(xù)分層時(shí)分為子聚類的個(gè)數(shù)為，其中P/ 1表示產(chǎn)生聚類C1的上一層即L-1層的聚類。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在對(duì)Web服務(wù)的QoS的歷史記錄分層的每一層中，利用每個(gè)服務(wù)對(duì)應(yīng)的聚類中心進(jìn)行基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合，并計(jì)算基于QoS 歷史記錄的服務(wù)組合的效用值，服務(wù)組合的效用值公式為
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在每一層中累積記錄每個(gè)聚類參與的組合的效用值之和，對(duì)每個(gè)服務(wù)，累積得分最高的聚類將用于產(chǎn)生下一層，同時(shí)將基于歷史記錄的組合的效用值累積到對(duì)應(yīng)的服務(wù)組合得分中，最終得分最高的服務(wù)組合即為最優(yōu)的服務(wù)組合方案。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于QoS的歷史記錄和聚類的服務(wù)優(yōu)化方法，包括以下步驟步驟1獲取數(shù)據(jù)集；步驟2采用H2D-SC模糊分層聚類方法對(duì)每個(gè)服務(wù)的QoS歷史記錄進(jìn)行分層聚類，在每一層利用每個(gè)服務(wù)的聚類中心進(jìn)行基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合，并依據(jù)效用值公式計(jì)算每個(gè)基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合的得分；步驟3對(duì)于每個(gè)服務(wù)，在每層中對(duì)應(yīng)一個(gè)聚類，將每個(gè)聚類中心參與的基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合的效用值得分累積，根據(jù)得分最高的聚類生成該服務(wù)的下一層，同時(shí)將基于QoS歷史記錄的服務(wù)組合效用值得分累積到對(duì)應(yīng)的服務(wù)組合效用值得分中，最終得分最高的服務(wù)組合即為最優(yōu)服務(wù)組合方案。
文檔編號(hào)H04L29/08GK103002028SQ20121048912
公開(kāi)日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2012年11月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月26日
發(fā)明者竇萬(wàn)春, 孟順梅 申請(qǐng)人:南京大學(xué)