基于qos用户偏好不确定的web服务选择方法研究

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1、基于QoS用户偏好不确定的Web服务选择方法研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：凌有红指导教师：吴长泽讲师学位类别：工程硕士（计算机技术领域）重庆大学计算机学院二O一六年四月TheResearchofWebServiceSelectionBasedonQoSandUncertaintyUser'sPreferenceAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByYouhongLing

2、SupervisedbyLecturerChangZeWuSpecialty:ComputerApplicationCollegeofComputerScienceofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着Web服务相关标准的不断完善，企业级应用软件平台技术的日趋成熟，Web服务在众多领域得到了广泛的应用。企业为了拓展自己的业务能力并提升核心竞争力通常将核心业务和业务流程封装成规范的Web服务后注册并发布在UDDI上。如何从UDDI的服务数据库中调用和绑定服

3、务的服务选择技术成为Web服务的研究热点问题。由于网络中的Web服务数量很多，使用基于QoS的服务选择方法选择Web服务已经成为一种研究热点。本文主要研究基于QoS的Web服务选择技术，该技术也是目前服务选择技术的主要研究方面。而关注QoS属性本身的Web服务选择方法，主要着重点是从服务本身的QoS属性方面进行选择。在进行服务选择过程中，要么忽略使用者在服务选择过程中的作用。要么对使用者在服务选择过程的作用通过简单假定方式解决。基于以上原因，导致使用者真实需求服务和通过服务选择方法选择出的服务相比往往相差甚远。因此本文从服务使用者的角度出发，

4、充分考虑服务使用者在服务选择过程中的作用，提出了一种基于QoS用户偏好不确定情况下的服务选择方法。本文的主要工作：①在充分研究Web服务技术上，介绍了Web服务技术的研究背景及意义，然后分析了Web服务技术当前国内外研究现状，接着介绍了与其相关的概念和实现技术，最后给出了QoS计算模型。②鉴于现有的Web服务选择技术所存在服务选择的服务和服务使用者理想服务相差过大的缺点。因此本文在灰关联理论和模糊集理论的基础上，提出了一种基于QoS用户偏好不确定的Web服务选择方法去解决以上所述缺点。使服务选择的结果最大限度的逼近服务使用者理想服务。针对传统

5、的Web服务选择过程中的权重加权策略单一，可扩展性差的缺点。本文给出了基于一次联系数形式的加权策略保证权重的赋值具有伸缩性，使权重计算方式更符合服务选择过程中的实际情况。③现有的Web服务选择方法功能单一且在服务选择的过程中没有考虑服务的QoS属性信息缺失的情况，不利于使用者进行服务选择。因此为解决服务选择过程中缺失QoS属性信息，本文提出了一种基于灰关联理论的缺失QoS属性信息预测方法。通过该方法和本文的Web服务选择方法相结合，可以进一步提高服务选择方法的准确度。通过实验对比发现本文提出的预测方法对比于其他方法相比有较高的预测精度。关键词

6、：QoS(服务质量)，服务选择，灰关联，模糊集理论I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththecontinuousimprovementoftherelevantstandardsofWebservice,enterpriseapplicationsoftwareplatformtechnologyisbecomingmoremature,Webserviceinmanyareashasbeenwidelyused.Enterpriseinordertoexpandtheiroperationalcapacityandenha

7、ncethecorecompetitivenesstypicallythecorebusinessandthebusinessprocessesencapsulatedintostandardWebserviceandregisteredandpublishedontheUDDI.HowtocallfromtheUDDIservicedatabaseselectserviceandbindservicetechnologybecomeahottopicofWebservice.SincemanyWebserviceinnetwork,QoS-

8、basedserviceselectionmethodtoselectWebservicehasbecomeahottopic.Thispaperstudiesth