[发明专利]综合考虑主客观权重的Web业务服务质量QoS的测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种综合考虑主客观权重的Web业务服务质量QoS(Quality of Service)的测量方法，属于计算机应用的技术领域。

背景技术

因为现在的网络中存在有海量的Web业务，所有在选择Web业务时，用户需要面对越来越多功能相同、但性能不同的候选Web业务。如何从中选择最合适的Web业务来满足用户的服务质量QoS需求，是成功构建面向Web业务应用的关键。QoS需求的具体体现是其的一组QoS属性，其中的每个QoS属性用于表征Web业务某一方面的质量信息。

常见的Web业务QoS属性包括：可用性、响应时间、带宽和吞吐率等等。由于存在有大量的候选Web业务，用户不可能对每个Web业务进行逐一试用，以选择最佳服务。这就需要综合考虑候选的Web业务在各自QoS属性上的表现进行QoS测量(即对Web业务通过其各个QoS属性所表现出的整体性能进行量化计算)，并依据测量结果选择相应的Web业务。因此，准确的QoS测量方法是成功构建面向Web业务应用的重要技术保障。

国外的情况是：Xiaoqing Liu等人提出了依据用户对各个QoS属性的满意度进行QoS测量的方法：首先基于模糊理论计算用户对各个QoS属性的满意度，然后设计“妥协(Compromise)”、“合取(Conjunction)”和“析取(Disjunction)”三种算子，再使用这三种算子相对各个QoS属性满意度的逻辑表达式来表示不同的用户偏好，最后采用逻辑表达式的计算结果对Web业务进行其QoS的测量。该方法优点是能够形式化地表达各种不同的用户偏好，但是，其逻辑表达式非常复杂，且需要用户自己设计各自偏好的逻辑表达式，造成很难使用于实际应用中。更重要的是，由于“合取(Conjunction)”和“析取(Disjunction)”两种算子会忽略或放大某些属性对于QoS的贡献，造成其测量量结果并不准确。

Zhengping Wu等人首先将候选Web业务的各个QoS属性映射到不同的模糊集合，比如：将响应时间映射到“长”、“中”、“短”等模糊集合，将可靠性映射到“高”、“中”、“低”等模糊集合，然后指定多个QoS测量的逻辑表达式(比如:若价格“低”、响应时间“短”、且可靠性“高”，则其QoS“高”)，并将每个属性针对不同模糊集合的隶属度代入上述逻辑表达式中，最后计算出Web业务的QoS分别属于“高”、“中”、“低”的隶属度，再对其加权求和，得到最终的QoS测量结果。由于在QoS测量过程中，该方法对于QoS属于“中”的隶属度只做简单相加，造成某些情况下的QoS属性表现只是非常一般的服务，反而得到较高的测量结果，使得其测量结果不准确，没有真实反映客观现实。

Liangzhao Zeng等提出的QoS测量效用函数，是该技术领域最具影响力的研究成果之一。效用函数的形式为∑(v_ij×w_j)，式中，v_ij为第i个Web业务的第j个QoS属性的归一化取值，w_j为第j个QoS属性的权重。效用函数的关键是合理确定各QoS属性的权重。但是，论文作者并未给出QoS属性权重的分配方法。

国内的情况是：国防科学技术大学的朱锐提出了根据相似用户的推荐进行QoS测量的方法。该方法借鉴协同过滤的思想，首先寻找相似用户，然后利用相似用户已做出的QoS评价来估算Web业务的QoS。该方法没有考虑服务的各个QoS属性的客观数据特征，仅仅依靠用户对Web业务的主观评价测量QoS，尤其是没有考虑用户对Web业务反馈的可信性，无法保证其测量结果的准确性。

另外，目前已有的QoS测量方法大都存在以下缺点:

(1)没有将用户的主观偏好和Web业务的QoS属性数据的客观特征予以综合考虑，主要依据用户的主观偏好来测量QoS，造成测量结果的片面性。

(2)不能合理地解释每个QoS属性在QoS测量中的不同作用，即不能从实际意义的角度出发，解释每个QoS属性的重要性或不可替代性，因此不能保证测量结果的合理性。

目前，Web业务的各种应用的发展非常迅速，Web业务的数量越来越多，准确测量其QoS数值已经成为选择Web业务的关键。但是，目前已有的各种方法都在QoS测量的准确性上存在各种不同形式的不足。为此，本领域技术人员对此进行了大量的探索与研究。

发明内容