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    基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與用戶情景感知的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)

    2015-01-06 05:15劉宇喬
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2014年34期
    關(guān)鍵詞:WEB服務(wù)服務(wù)質(zhì)量

    摘要:作為Web服務(wù)的非功能性屬性,QoS在服務(wù)選擇與服務(wù)組合中扮演著重要角色。由于一些QoS屬性值會(huì)隨著用戶情景屬性的變化而動(dòng)態(tài)變化,因此在做服務(wù)選擇或服務(wù)組合之前先對(duì)Web服務(wù)的QoS做預(yù)測(cè)是非常必要的。該文提出運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘服務(wù)組合執(zhí)行日志,研究服務(wù)QoS和用戶情景間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,根據(jù)得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)不同用戶做個(gè)性化服務(wù)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的方法非常有研究?jī)r(jià)值。

    關(guān)鍵詞:Web服務(wù);服務(wù)質(zhì)量(QoS);用戶情景;服務(wù)預(yù)測(cè);關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

    中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2014)34-8158-02

    作為近年來非常有前景的一項(xiàng)技術(shù),Web服務(wù)的核心任務(wù)是產(chǎn)生和共享獨(dú)立自主的軟件程序。通常情況下,對(duì)于一個(gè)Web服務(wù),有三個(gè)實(shí)體與之密切相關(guān):服務(wù)提供者,服務(wù)注冊(cè)機(jī)構(gòu)以及用戶。隨著Web服務(wù)需求的不斷增長(zhǎng),越來越多的服務(wù)提供者開始提供種類繁多的Web服務(wù),其中有許多功能相同、模型結(jié)構(gòu)相似,但服務(wù)質(zhì)量(QoS)各異。

    研究者普遍認(rèn)為,基于QoS的Web服務(wù)的搜索和選擇是一項(xiàng)非常重要的技術(shù),因?yàn)樗梢杂行ПWC以Web服務(wù)為基本元組的應(yīng)用系統(tǒng)的質(zhì)量。Web服務(wù)的QoS屬性包括可用性、費(fèi)用、響應(yīng)時(shí)間和產(chǎn)量等。作為衡量Web服務(wù)的非功能性屬性的主要指標(biāo)之一,QoS是重要的決策依據(jù)。通過測(cè)量和比較不同候選Web服務(wù)的QoS值,我們可以找出最優(yōu)值所對(duì)應(yīng)的那個(gè)Web服務(wù)。在實(shí)際情況中,一些QoS屬性如服務(wù)價(jià)格的值基本上保持穩(wěn)定,但另一些如響應(yīng)時(shí)間和產(chǎn)量卻常常是動(dòng)態(tài)變化的,因此QoS的應(yīng)用較為復(fù)雜。事實(shí)上,我們很難預(yù)先知道一個(gè)Web服務(wù)的非功能性性能。一種解決方法就是預(yù)測(cè)服務(wù)的QoS值。QoS預(yù)測(cè)的方法包括利用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、仿真模擬和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)[1]。

    近年來,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做服務(wù)預(yù)測(cè)得到了較大關(guān)注。常見的運(yùn)用于服務(wù)組合領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有對(duì)Web服務(wù)或用戶進(jìn)行分類、挖掘服務(wù)之間、用戶之間或服務(wù)與用戶之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則等。Ying Chen收稿日期:2014-11-08

    作者簡(jiǎn)介:劉宇喬(1990-),女,內(nèi)蒙古鄂爾多斯人,同濟(jì)大學(xué)碩士研究生,研究方向?yàn)榉?wù)組合預(yù)測(cè)。等人在一個(gè)服務(wù)型系統(tǒng)框架的研究中詳細(xì)闡述了4種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的用法,包括服務(wù)分類分析、服務(wù)(用戶)聚類、服務(wù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和服務(wù)順序調(diào)用模式分析等。Jorge Cardoso[1]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)組合服務(wù)工作流的QoS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)工作流QoS值的預(yù)測(cè)。目前,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在服務(wù)組合領(lǐng)域運(yùn)用較為廣泛。如張明衛(wèi)[3]等人曾提出挖掘組合服務(wù)分支路徑關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法。

    現(xiàn)存研究有一個(gè)共同的缺點(diǎn):不能充分反應(yīng)用戶的偏好,即不能體現(xiàn)用戶情景對(duì)服務(wù)組合的影響。其結(jié)果就是,相同請(qǐng)求得到的組合服務(wù)總是相同的,而用戶的差異性被忽略了。事實(shí)上,在服務(wù)組合中,僅僅考慮客觀屬性指標(biāo)(包括功能性屬性和非功能性屬性)是不夠的,用戶情景屬性(如地理位置和偏好等)也是影響組合結(jié)果的重要因子。具體說來,用戶情景與Web服務(wù)的QoS密切相關(guān),一些QoS屬性會(huì)根據(jù)用戶情景屬性的變化而發(fā)生變化?;诖耍撐奶岢鼋Y(jié)合QoS和用戶情景對(duì)組合服務(wù)的影響,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出QoS與用戶情兩者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,根據(jù)找到的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)Web服務(wù)做出QoS預(yù)測(cè),從而明確哪些Web服務(wù)對(duì)特定用戶是最優(yōu)選擇。

    1 問題描述

    理想情況下,當(dāng)用戶的服務(wù)請(qǐng)求相似時(shí),同一組Web服務(wù)即可滿足他們的需求。但實(shí)際情況是,雖然功能性需求可以保證滿足,但非功能性需求的實(shí)現(xiàn)情況對(duì)不同用戶的差異性很大。由于QoS會(huì)隨著用戶情景的變化而變化,即使用戶的服務(wù)請(qǐng)求相似,適合某一用戶的Web服務(wù)不一定是其他用戶的最優(yōu)選擇。這些用戶不同的地理位置或網(wǎng)絡(luò)環(huán)境都將對(duì)服務(wù)的調(diào)用結(jié)果產(chǎn)生重要影響。

    下面我們具體用一個(gè)例子來加以說明。如圖1所示,用戶A和用戶B發(fā)出同一個(gè)服務(wù)請(qǐng)求。4個(gè)組件服務(wù)對(duì)其功能性需求做出響應(yīng)(假設(shè)該服務(wù)組合的模式是序列模式)。被兩個(gè)用戶調(diào)用后,Web服務(wù)S1,S2 和Sr的QoS值是一樣的,但服務(wù)S3的QoS值卻存在差異。有時(shí)候,即使是很小的差異,也會(huì)對(duì)整個(gè)組合服務(wù)的運(yùn)行結(jié)果產(chǎn)生巨大影響。引起這種QoS差異的主要因素是用戶情景因子,A、B用戶的情景(如地理位置、偏好等)不同,導(dǎo)致調(diào)用同一Web服務(wù)S3得到的QoS值不同。為解決這個(gè)問題,一些學(xué)者對(duì)用戶相似性進(jìn)行了研究,認(rèn)為同一Web服務(wù)經(jīng)相似用戶調(diào)用后得到的QoS值是一致的,所以相似用戶的相同的服務(wù)請(qǐng)求可得到相同的執(zhí)行結(jié)果。因此,要想知道某個(gè)Web服務(wù)對(duì)一個(gè)新用戶是否合適,可以通過研究與該用戶具有相似情景的用戶調(diào)用這個(gè)服務(wù)的日志,預(yù)測(cè)服務(wù)的QoS值來間接判斷。

    2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法

    與傳統(tǒng)的量化屬性因子值、計(jì)算用戶相似度的方法不同,本研究把不同情景屬性作為影響QoS的獨(dú)立因子,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法挖掘用戶情景與服務(wù)QoS的相互關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)τ诜治鲆粋€(gè)數(shù)據(jù)集中各元素關(guān)聯(lián)關(guān)系非常有效。一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則常被表示為X→Y,意思是當(dāng)元素集合X出現(xiàn)的時(shí)候,集合Y會(huì)以較大概率出現(xiàn)。對(duì)于本研究,用戶情景屬性與服務(wù)QoS屬性作為元素單元組成數(shù)據(jù)集,我們的主要目標(biāo)就是挖掘這兩種屬性元素的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為了保證得出有效關(guān)聯(lián)規(guī)則,在應(yīng)用挖掘算法的時(shí)候需設(shè)置限制參數(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最常用的兩個(gè)參數(shù)是支持度和置信度。

    假設(shè)I={I1,I2,I3,...Im}是元素項(xiàng)的集合。給定一個(gè)交易數(shù)據(jù)庫(kù)D,其中每個(gè)事務(wù)(Transaction)t是I的非空子集,即,每一個(gè)交易都與一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符TID對(duì)應(yīng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則在D中的支持度(support)是D中事務(wù)同時(shí)包含X、Y的百分比,即概率,算法如公式(1) 所示;置信度 (confidence)是D中事務(wù)已經(jīng)包含X的情況下,包含Y的百分比,即條件概率,算法如公式(2) 所示。如果滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值,則認(rèn)為關(guān)聯(lián)規(guī)則是有趣的。這些閾值是根據(jù)挖掘需要人為設(shè)定的。endprint

    為了運(yùn)用關(guān)聯(lián)挖掘算法,首先需要建立數(shù)據(jù)事務(wù)集D。為此,對(duì)于每條服務(wù)組合執(zhí)行日志,我們提取出所有的用戶情景屬性和Web服務(wù)QoS屬性,以及對(duì)應(yīng)的Web服務(wù)ID,將它們組成一條有效事務(wù),每個(gè)情景屬性(或QoS屬性)即為該條事務(wù)一個(gè)元素項(xiàng)目(簡(jiǎn)稱項(xiàng)目)。表1所示為一條包含兩個(gè)情景屬性元素項(xiàng)和一個(gè)QoS屬性項(xiàng)目的服務(wù)事務(wù)。一條組合服務(wù)包含的組件服務(wù)可能有2個(gè)、3個(gè)甚至更多,則可從該條組合服務(wù)中可提取出滿足要求的相應(yīng)個(gè)數(shù)的服務(wù)事務(wù)。

    其次,需要對(duì)各元素項(xiàng)目的值進(jìn)行規(guī)范化,使它們落在重復(fù)出現(xiàn)的幾個(gè)值域內(nèi),以便進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。具體處理措施如下:對(duì)離散分布的用戶情景屬性值,我們把它們根據(jù)需要分在若干個(gè)區(qū)間域內(nèi);對(duì)連續(xù)分布的QoS屬性值,我們把它們劃分成不同的等級(jí),用整數(shù)1~5表示,代表質(zhì)量從高到低。

    3 總結(jié)與未來工作展望

    本文提出一種運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)做Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)的方法。作為Web服務(wù)的重要特征指標(biāo),QoS受用戶情景影響,隨著用戶的不同而動(dòng)態(tài)變化。為了針對(duì)不同用戶作個(gè)性化服務(wù)推薦,本研究著力于挖掘用戶情景屬性與QoS屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系,根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析某一Web服務(wù)是否可為某一用戶提供高質(zhì)量QoS,從而判斷是否將該服務(wù)推薦給該用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的方法能夠保證較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,有廣闊的應(yīng)用前景。

    雖然本研究實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)服務(wù)QoS的目標(biāo),但所用算法有待進(jìn)一步改進(jìn):傳統(tǒng)的Apriori算法有兩大缺點(diǎn),即可能產(chǎn)生大量的候選集,以及可能需要重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫(kù),當(dāng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較大時(shí),實(shí)驗(yàn)性能可能會(huì)受到影響。未來的研究工作擬探索用FP-樹頻集算法挖掘用戶情景與服務(wù)QoS的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Cardoso J.Workflow Quality of Service Management using Data Mining Techniques[C].3rd International IEEE Conference Intelligent Systems London, 2006:479-482.

    [2] Chen Y,Cohen B.Data mining and service rating in service-oriented architectures to improve information sharing[C]. Aerospace Conference, 2005 IEEE,2005:1-11.

    [3] 張明衛(wèi),魏偉杰,張斌,等.基于組合服務(wù)執(zhí)行信息的服務(wù)選取方法研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2008,31(8): 1398-1411.

    [4] Agrawal R, Imielinski T, Swami A N.Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases[C].Proceedings of 1993 ACM International Conference on Management of Data,Washington D.C,USA, 1993:207-216.endprint

    為了運(yùn)用關(guān)聯(lián)挖掘算法,首先需要建立數(shù)據(jù)事務(wù)集D。為此,對(duì)于每條服務(wù)組合執(zhí)行日志,我們提取出所有的用戶情景屬性和Web服務(wù)QoS屬性,以及對(duì)應(yīng)的Web服務(wù)ID,將它們組成一條有效事務(wù),每個(gè)情景屬性(或QoS屬性)即為該條事務(wù)一個(gè)元素項(xiàng)目(簡(jiǎn)稱項(xiàng)目)。表1所示為一條包含兩個(gè)情景屬性元素項(xiàng)和一個(gè)QoS屬性項(xiàng)目的服務(wù)事務(wù)。一條組合服務(wù)包含的組件服務(wù)可能有2個(gè)、3個(gè)甚至更多,則可從該條組合服務(wù)中可提取出滿足要求的相應(yīng)個(gè)數(shù)的服務(wù)事務(wù)。

    其次,需要對(duì)各元素項(xiàng)目的值進(jìn)行規(guī)范化,使它們落在重復(fù)出現(xiàn)的幾個(gè)值域內(nèi),以便進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。具體處理措施如下:對(duì)離散分布的用戶情景屬性值,我們把它們根據(jù)需要分在若干個(gè)區(qū)間域內(nèi);對(duì)連續(xù)分布的QoS屬性值,我們把它們劃分成不同的等級(jí),用整數(shù)1~5表示,代表質(zhì)量從高到低。

    3 總結(jié)與未來工作展望

    本文提出一種運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)做Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)的方法。作為Web服務(wù)的重要特征指標(biāo),QoS受用戶情景影響,隨著用戶的不同而動(dòng)態(tài)變化。為了針對(duì)不同用戶作個(gè)性化服務(wù)推薦,本研究著力于挖掘用戶情景屬性與QoS屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系,根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析某一Web服務(wù)是否可為某一用戶提供高質(zhì)量QoS,從而判斷是否將該服務(wù)推薦給該用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的方法能夠保證較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,有廣闊的應(yīng)用前景。

    雖然本研究實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)服務(wù)QoS的目標(biāo),但所用算法有待進(jìn)一步改進(jìn):傳統(tǒng)的Apriori算法有兩大缺點(diǎn),即可能產(chǎn)生大量的候選集,以及可能需要重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫(kù),當(dāng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較大時(shí),實(shí)驗(yàn)性能可能會(huì)受到影響。未來的研究工作擬探索用FP-樹頻集算法挖掘用戶情景與服務(wù)QoS的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Cardoso J.Workflow Quality of Service Management using Data Mining Techniques[C].3rd International IEEE Conference Intelligent Systems London, 2006:479-482.

    [2] Chen Y,Cohen B.Data mining and service rating in service-oriented architectures to improve information sharing[C]. Aerospace Conference, 2005 IEEE,2005:1-11.

    [3] 張明衛(wèi),魏偉杰,張斌,等.基于組合服務(wù)執(zhí)行信息的服務(wù)選取方法研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2008,31(8): 1398-1411.

    [4] Agrawal R, Imielinski T, Swami A N.Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases[C].Proceedings of 1993 ACM International Conference on Management of Data,Washington D.C,USA, 1993:207-216.endprint

    為了運(yùn)用關(guān)聯(lián)挖掘算法,首先需要建立數(shù)據(jù)事務(wù)集D。為此,對(duì)于每條服務(wù)組合執(zhí)行日志,我們提取出所有的用戶情景屬性和Web服務(wù)QoS屬性,以及對(duì)應(yīng)的Web服務(wù)ID,將它們組成一條有效事務(wù),每個(gè)情景屬性(或QoS屬性)即為該條事務(wù)一個(gè)元素項(xiàng)目(簡(jiǎn)稱項(xiàng)目)。表1所示為一條包含兩個(gè)情景屬性元素項(xiàng)和一個(gè)QoS屬性項(xiàng)目的服務(wù)事務(wù)。一條組合服務(wù)包含的組件服務(wù)可能有2個(gè)、3個(gè)甚至更多,則可從該條組合服務(wù)中可提取出滿足要求的相應(yīng)個(gè)數(shù)的服務(wù)事務(wù)。

    其次,需要對(duì)各元素項(xiàng)目的值進(jìn)行規(guī)范化,使它們落在重復(fù)出現(xiàn)的幾個(gè)值域內(nèi),以便進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。具體處理措施如下:對(duì)離散分布的用戶情景屬性值,我們把它們根據(jù)需要分在若干個(gè)區(qū)間域內(nèi);對(duì)連續(xù)分布的QoS屬性值,我們把它們劃分成不同的等級(jí),用整數(shù)1~5表示,代表質(zhì)量從高到低。

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    雖然本研究實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)服務(wù)QoS的目標(biāo),但所用算法有待進(jìn)一步改進(jìn):傳統(tǒng)的Apriori算法有兩大缺點(diǎn),即可能產(chǎn)生大量的候選集,以及可能需要重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫(kù),當(dāng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較大時(shí),實(shí)驗(yàn)性能可能會(huì)受到影響。未來的研究工作擬探索用FP-樹頻集算法挖掘用戶情景與服務(wù)QoS的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    參考文獻(xiàn):

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    [3] 張明衛(wèi),魏偉杰,張斌,等.基于組合服務(wù)執(zhí)行信息的服務(wù)選取方法研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2008,31(8): 1398-1411.

    [4] Agrawal R, Imielinski T, Swami A N.Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases[C].Proceedings of 1993 ACM International Conference on Management of Data,Washington D.C,USA, 1993:207-216.endprint

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