【摘 要】
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近年来,Web服务计算领域随着SOA技术的广泛应用而得到了快速发展,从中衍生出了服务发现、服务组合、服务选择等若干子领域。服务选择,作为服务执行前的重要步骤,其中的QoS预
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近年来,Web服务计算领域随着SOA技术的广泛应用而得到了快速发展,从中衍生出了服务发现、服务组合、服务选择等若干子领域。服务选择,作为服务执行前的重要步骤,其中的QoS预测和skyline计算等课题亦成为了热门的研究方向。对于服务选择中的上述课题,主要还面临着以下几个问题：基于传统协同过滤算法的QoS预测面临与推荐系统中类似的冷启动和稀疏性问题；对于单一维度的QoS预测研究不能解决真实场景下QoS多维度并存的问题；由于QoS预测和skyline计算的在线特性,使得其在服务数量和用户数量大幅增长时,需要提高其在线计算效率的问题。针对上述问题,我们提出了基于用户聚类的QoS预测和服务选择算法。首先通过引入图挖掘技术中的图摘要算法,对用户-服务QoS关系进行建模,实现了基于图摘要的用户聚类算法LAC,利用聚类-服务关系替代原用户-服务关系,将稀疏的大数据集转化为密集的小规模数据。基于LAC算法的结果,引入对用户非QoS特征的分析,实现了基于朴素贝叶斯的用户分类器,解决了QoS预测中的冷启动问题,并且将此思想用于对LAC算法的优化。最后,对基于用户聚类的QoS预测与服务选择系统进行了设计,将计算过程划分为离线与在线阶段。在离线计算阶段进行LAC聚类和基于用户聚类的结果预处理的基础上,针对服务选择请求在线处理中QoS预测和skyline计算两个关键过程,提出了基于用户聚类的QoS在线预测算法和聚类辅助的改进skyline算法。通过充分利用离线运算生成的中间结果,上述算法有效的提高了对在线请求的处理效率。最后,我们通过实验分析上述算法的效果以及其对在线计算效率的提升,并验证了其在数据稀疏、冷启动场景下的有效性。
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