基于協(xié)同過濾的Web服務(wù)QoS預(yù)測

摘 要：服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）是 Web 服務(wù)選擇的關(guān)鍵指標。傳統(tǒng)的用于Web 服務(wù)選擇的QoS 值都是靜態(tài)的歷史記錄，沒有考慮對于同一個服務(wù)，不同用戶獲得的QoS值之間的差異性。近年來，出現(xiàn)了各種各樣的針對用戶的個性化 QoS 預(yù)測算法。文章將淺析如何將協(xié)同過濾算法應(yīng)用到個性化的 QoS 預(yù)測當中。

關(guān)鍵詞：Web 服務(wù)；服務(wù)質(zhì)量；協(xié)同過濾；QoS 預(yù)測 1 引言

Web服務(wù)是一個或一組通過互聯(lián)網(wǎng)提供的軟件功能，它對外公布調(diào)用該功能的地址和接口，任何用戶都可以通過互聯(lián)網(wǎng)調(diào)用Web服務(wù)。因為Web服務(wù)具有的低耦合，易重用，可組合等特性，使得其在面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)（SOA）中得到了廣泛的應(yīng)用。并且，隨著互聯(lián)網(wǎng)尤其是云計算的不斷發(fā)展和成熟，Web服務(wù)不僅被運用在構(gòu)建企業(yè)級的軟件系統(tǒng)，也越來越多的被運用在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用當中。

單個的Web服務(wù)通常只能實現(xiàn)一個或幾個比較簡單的功能。為了滿足較為復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，需要組合多個Web服務(wù)來實現(xiàn)。隨著Web服務(wù)數(shù)量的不斷增長，可供選擇的Web服務(wù)越來越多，從中選擇出最合適的Web服務(wù)進行組合越來越成為一個巨大的挑戰(zhàn)。除了滿足功能性的需求之外，通常還需要Web服務(wù)的QoS能夠達到最優(yōu)。又由于許多服務(wù)的QoS值具有動態(tài)變化的特性，所以準確的預(yù)測服務(wù)的QoS值顯得尤為重要。

2 服務(wù)質(zhì)量

服務(wù)質(zhì)量，也即Quality of Service，簡稱QoS。顧名思義，QoS主要反應(yīng)了Web服務(wù)在質(zhì)量上的水平高低，涵蓋了服務(wù)的多個方面的度量，是用戶進行Web服務(wù)選擇和服務(wù)組合的重要依據(jù)。根據(jù)萬維網(wǎng)聯(lián)盟（W3C）給出的官方定義，QoS主要分為性能，可靠性，安全性以及特定應(yīng)用相關(guān)的其它屬性。而根據(jù)QoS值是否經(jīng)常變化以及是否對于不同的用戶經(jīng)常表現(xiàn)出不同的QoS值的特點，又可以把QoS屬性分為動態(tài)屬性和靜態(tài)屬性兩種。比如，響應(yīng)時間（Response Time），表示用戶從發(fā)出Web服務(wù)的調(diào)用請求開始到收到服務(wù)返回的結(jié)果所花費的總時間。由于用戶所處區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)狀況的不同，可能導(dǎo)師響應(yīng)時間有很大的變化。對于A用戶來說響應(yīng)時間較好的一個服務(wù)，對于另一個區(qū)域的B用戶卻不一定具有較好的響應(yīng)時間。類似的還有吞吐量，也具有動態(tài)變化的特性。所以，對于這類動態(tài)變化的QoS屬性，需要針對不同的用戶進行個性化的QoS預(yù)測。而對于比如服務(wù)的可用性這類QoS屬性，則相對固定，可以直接通過

3 基于協(xié)同過濾的QoS預(yù)測

協(xié)同過濾算法最初被用在電子商務(wù)的推薦系統(tǒng)中，比如Amazon公司，通過利用某一個用戶對商品的歷史評價數(shù)據(jù)以及和他相似的用戶的評價數(shù)據(jù)來預(yù)測其可能感興趣的商品，從而進行精準的商品推薦。最近幾年協(xié)同過濾算法開始被用于預(yù)測Web服務(wù)的QoS值，用戶調(diào)用服務(wù)后的QoS記錄被等價成電子商務(wù)系統(tǒng)中用戶對商品的評分。利用用戶調(diào)用Web服務(wù)的歷史QoS值來計算用戶之間以及Web服務(wù)之間的相似度，然后選擇相似度最高的幾個用戶或服務(wù)的QoS記錄來進行QoS值的預(yù)測。

3.1 問題描述

表示n個Web服務(wù)， 表示m個用戶。對于每個服務(wù)Si都有多個QoS屬性，比如響應(yīng)時間，吞吐量，可用性等。這些QoS屬性中，有一些是相對固定的，比如可用性，這類QoS可以直接從服務(wù)提供商那里獲取。但是如響應(yīng)時間這類動態(tài)變化的QoS屬性，其QoS值可能因調(diào)用用戶的不同而變化。因此需要把用戶的特征考慮進來從而進行個性化的QoS預(yù)測以及Web服務(wù)推薦。為了后面表述的方便，我們在后面的部分將只選取響應(yīng)時間這一個動態(tài)QoS屬性作為研究對象，在默認情況下提及的QoS就將指代響應(yīng)時間。對于其它的動態(tài)QoS其預(yù)測方法是一樣的。

表示一個n*m的用戶-服務(wù)的二維矩陣，就像電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的用戶-商品服務(wù)一樣。其中，r（ui，sj）表示一條QoS記錄，即用戶ui最近一次調(diào)用服務(wù)si時得到的QoS值。如果用戶ui沒有調(diào)用過服務(wù)sj，那么r（ui，sj）的值被標記為null。這部分缺失的QoS值記錄就是我們需要進行預(yù)測的部分。

QoS預(yù)測算法利用這些已有的歷史QoS記錄來預(yù)測用戶調(diào)用一個未使用過的Web服務(wù)時可能的QoS值。該用戶被稱為目標用戶，該服務(wù)被稱為目標服務(wù)。

3.2 相似度計算

相似度計算是利用協(xié)同過濾算法進行QoS預(yù)測的關(guān)鍵步驟之一。相似度算法的好壞將直接影響到協(xié)同過濾的效果。最常用的相似度計算方法是基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相似度算法。如式（1）所示。其中Sim（ui，uj）表示用戶ui和uj之間的相似度值，取值范圍從-1到1。-1代表完全的不同，1代表完全的相同，數(shù)值越大相似度也越大。S表示用戶ui和uj共同調(diào)用過的服務(wù)的集合，r（ui，s）表示用戶ui對服務(wù)s的評分。ri和rj分別表示用戶ui和uj共同調(diào)用過服務(wù)的平均值。

3.3 預(yù)測QoS值

利用用戶之間的相似度以及Web 服務(wù)之間的相似度，就可以預(yù)測一個目標用戶對目標商品的可能的評分值。為了預(yù)測目標用戶調(diào)用目標服務(wù)時的 QoS 值，通常選取與目標用戶最相似的 k 個服務(wù)和用戶參與最終 QoS 值的預(yù)測。

利用用戶之間相似度預(yù)測 QoS 值的計算公式如式（3）所示。其中u表示所選則的 k 個相似用戶的獲得的歷史 QoS 值的平均值。

4 結(jié)束語

采用協(xié)同過濾的方法進行 QoS 預(yù)測充分的考慮了用戶以及服務(wù)之間的差異性和相似性，利用用戶之間以及服務(wù)之間的相似度來對目標用戶可能獲得的 QoS 值進行預(yù)測。這種預(yù)測方法不僅在實現(xiàn)上比較簡單，并且能夠達到很高的預(yù)測效率，而且變量 k 和變量λ的設(shè)置也是的算法具有了很大的靈活性，能夠根據(jù)不同的情況進行調(diào)整。

作者簡介：陳唯（1989-），男，湖北省襄陽市，同濟大學(xué)軟件學(xué)院研究生在讀，碩士，研究方向：Web 服務(wù)組合。