[发明专利]基于地理位置的WebService服务质量预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及Web服务质量预测领域，特别涉及一种基于地理位置的Web Service服务质量预测方法。 

背景技术

Web Service是一类在网络上用以实现资源的互操作性与可访问性的应用，且这类应用是自我描述的、可编程的。Web Service一般使用标准的已定义完善的语言实现，并通过规范的协议发布。基于SOA的架构，Web Service已成为实现企业内与企业间信息系统的重要手段。同时，由于Web Service技术广泛应用在云计算中，特别是SaaS平台上，所以Web Service的数量在迅猛增长。 

服务质量是Web Service非功能性指标的统称，包括服务价格、响应时间、吞吐量等。服务质量是Web Service除功能性外，在服务选择、服务发现、服务推荐等方面重要的衡量标准，特别是候选的服务集中各服务的功能相似的情况下。但是大部分情况下，用户只能获取仅少一部分的QoS值，原因如下：1）因为Web Service的数量非常多，全部调用是不现实的；2）很多Web Service的服务质量会随着物理资源的变化而变动。在实际的服务调用过程中，这些缺失值必须被预测出来作为服务选择与推荐的依据。 

现有技术中存在多种解决推荐系统中预测值缺失的方法，但是上述方法的核心仍然集中于通过调取、分析目标用户的信息，以得到对该目标用户的QoS预测值。上述方法存在以下几个方面的问题，首先，难以解决“冷启动”的问题，当一个目标服务从未被任何用户调用过，或者一个目标用户从未调用任何服务时，无法由该目标用户的信息得到QoS预测值；其次，由于对目标用户的信息分析涉及目标用户对信息的选择与取舍，更多地是反映目标用户自身的主观喜好等因素，而基于Web的服务质量则更多地与目标用户的网络环境和运行环境有较大关联；最后，数据的稀疏性也是服务质量预测要面临的另一个重要的问题，极高的数据稀疏性意味着在用户-服务调用矩阵里绝大多数项都是空值，极大地干扰了预测值的准确性。 

针对上述在现有技术中所存在的问题，有必要开发一种具有更高准确性，可以更好地反映目标用户的实际网络服务质量的预测方法。 

发明内容

本发明针对现有技术中，无法很好地对目标用户的网络服务质量进行预测的缺点，提供了一种全新的基于地理位置的Web Service服务质量预测方法。 

为实现上述目的，本发明可采取下述技术方案： 

基于地理位置的Web Service服务质量预测方法，包括以下具体步骤：

1）根据用户的地理位置坐标，计算多个用户l与目标用户a之间的空间距离 作为用户间距离；

2）根据步骤1）得到的用户间距离，在多个用户l中选择与目标用户a距离最近的K个用户作为最相似的邻居l；

3）分别计算每一位最相似的邻居l与目标用户a之间的相似度；根据相似度分别计算每一位最相似的邻居l的权重，其中，g表示最相似的邻居的个数；

4）建立基础的矩阵分解模型，该矩阵分解模型的目标函数，其中，为之间的调节因子，代表用户隐因子矩阵，代表服务隐因子矩阵，为指示函数，表示用户i调用过服务j，表示用户i与服务j之间未发生过调用行为，表示用户i与服务j之间的网络服务质量QoS，，、分别表示弗洛贝尼乌斯范数；

5）应用梯度下降法对步骤4）所得矩阵分解模型进行求解，并得到最终的与，所使用的梯度下降迭代公式为，其中，代表梯度下降过程中的学习率；

6）对目标用户a对服务j的调用过程的服务质量进行预测，得到预测值。

作为优选，步骤4）还包括以下步骤： 

4.1）将用户-服务调用矩阵Q分解为两个低维矩阵，即；

4.2）计算用户i调用服务j所对应的服务质量的预测值；

4.3）定义损失函数为；

4.4）定义用户i调用服务j得到的服务质量预测值为；

4.5）结合步骤4.3）以及步骤4.4）得到上述步骤4）的矩阵分解模型的目标函数。

作为优选，步骤5）还包括以下具体步骤：将步骤4）所得到的矩阵分解模型的目标函数求以及的偏导数得到：， 

，其中，表示所有以用户i作为邻居用户的用户。

本发明由于采用了以上技术方案，具有显著的技术效果：