专利名称：一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法
技术领域：
本发明涉及智能语义网中语义Web服务的选择方法领域，具体涉及一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法。
背景技术：
随着语义web服务的语义描述能力的提高以及服务数量的爆炸性增长，基于功能属性的服务发现方法所发现的具有相同或者相似功能的服务的数量规模也随之暴涨。服务的质量良莠不齐，好的服务发现方法，不仅应该找到理论上符合用户需求的服务，还应该找到能够尽量好地完成用户要求的服务。基于QoS匹配的服务发现方法在服务功能匹配的基础上，甄别出优秀的服务，从而提高用户的体验。W3C工作小组在其2003年11月发布的版本中定义了如下13种Web服务QoS指标:(I)性能(performance) ； (2)可靠性(reliability) ； (3)可扩展性(scalability)；能力(capability)； (5)稳健性(robustness) ； (6)意外处理(exception handling)；
(7)正确性(accuracy) ； (8) 一致性(integrity) ; (9)可访问(accessibility) ; (10)可用性(availability) ； (11)互操作能力(interoperability) ； (12)安全性(security) ； (13)网络相关的QoS要求(network related QoS requirements)。常用的指标包括:性能,可靠性，可访问性，可用性，安全性。另外，虽然价格严格来讲并不属于服务的QoS属性，但由于QoS很可能是价格敏感的(高消费可能带来高服务质量)，所以一般人们也将价格算在服务QoS匹配中。其次，声誉(一般表现为用户对服务的满意程度)作为用户对Web服务的评价，也常常被纳入QoS匹配中。在这些QoS指标中，根据指标是否可以测量，可以将指标分为可测量(客观的)和不可测量(主观的)`，如可用性和可访问性是客观可测量的，而安全性、稳健性则更可能是主观不可测量的。对于可测量的QoS指标，具体该指标应该达到怎样的程度(例如可用性与可访问性都是一个百分比)才算服务质量高也没有办法给出一个定量，不能一刀切地认定可用性高于90%的服务就是质量好的，而将可用性在85、0%的服务排除在外；认为低于90元的服务费用算是便宜的，但对于一个91元的服务，其实我们很多时间也会认为它是便宜的。符合与不符合之间存在一个模糊地带，它从几乎符合到越来越不符合渐变。对于不可测量的QoS指标，并不存在一个客观数字来反映服务在该指标上的表现，例如安全性，意外处理能力这样的指标，更合理的做法，应该是由专家通过测试来评定，例如，对某一服务的安全性进行测试，并得出该服务的安全性很高，或者一般，或者很差等。综上所述，服务的QoS指标更适合用模糊语言变量来表达。模糊语言变量是这样一种变量，它与一个成员隶属函数(membership function)关联，这种语言变量是基于模糊集(fuzzy set)的。模糊集有如下的定义W=Iu1, U2,…，un}表示点(对象)空间，u表示U的一般元素，则在U上的一个模糊集A由一组有序对Ku1,Ua(U1)), (U2, μ Α (U2)),…，(U2, μ A(un))}表示，其中μ A称为模糊集A的隶属函数，μ Α:U -
, μ A(ul)表示元素Ui在A上的隶属等级。模糊集相对于经典的集合论中元素a或者属于集合A ( μΑ=1),或者不属于集合A (μΑ=0),即μ A:U — {0,1},提出一个实数[O, I]的隶属度，一个元素不再非黑即白地属于或不属于一个集合，而是有一部分属于某集合A。例如前面提到的“便宜”(低于90元则是便宜的)可以用
图1的模糊集来表达，当价格低于90元时，“便宜”的隶属度为1，即是“便宜”的；当价格高于150元时，“便宜”的隶属度为0，即是“不便宜”的。当价格为120元时，它是“0.5便宜”的。这便是模糊集想要表达的。直觉模糊集是基于模糊集的变种，它认为，模糊集中的隶属度只是说明了“属于”这个概念，当人们认为0.4属于的时候，另一个角度也说明了人们认为0.6不属于。这又一次陷入经典数学的非黑即白。事实上，人们对于“不属于”这个概念，可能又有另外的想法。因此，在模糊集的基础上，人们提出了“直觉模糊集”，它除了拥有一个隶属度(membership)夕卜，还拥有一个刻画不属于的非隶属度(non-membership)。设U= IUpU2,…，uj表示点(对象)空间，u表示U的一般元素，则在U上的一个直觉模糊集A由一个真隶属函数μ A(u)。和一个假隶属函数vA(u)来刻画。图2描述了一个直觉模糊集，中间的阴影部分称为犹豫度(degree of hesitation),反映了人们在做决定时的模糊状态。一个[μ A, vA]称为一个直觉模糊数(intuitionistic fuzzy number)。
与QoS指标相关联的描述，除了某个服务在该指标上的表现情况外，还有QoS指标的重要性。即使只是笼统地考虑前面提到的十几种QoS指标，它们的重要程度也是各有不同的。例如一般情况下服务的正确性、可靠性很重要，可是像可扩展性可能就没有那么重要了。但这也不是绝对的，不同的用户，在不同的语境下，对服务的QoS指标的重要程度的排序可能是不同的。目前针对服务QoS进行的服务选择方法，目前主要有两种路线:(1)使用服务描述，对广告服务描述和请求服务描述中的各个QoS指标进行一一匹配。目前使用的描述语言多是基于精确性逻辑的，因此表达能力比较差，从而导致匹配能力也具有较大的局限性。(2)使用模糊综合评价，通过综合用户或专家对服务的各个QoS指标的评价，对服务QoS给出一个综合评分，从而为用户挑选出大家一致认为的QoS最好的服务。评价往往使用模糊语言变量，例如基于模糊集(fuzzy set)的语言变量，或者是基于直觉模糊集(intuitionistic fuzzy set)等,从而提高了用户的表达能力。然而我们有理由相信,不同的用户在不同的情境下对QoS的要求会有不同的理解，试图通过集体决议这种方法来达到共同认可的排序似乎并不怎么符合现实情况。
发明内容
本发明解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，通过将用户的偏好作用于专家的意见上，得到带有专家意见并尊重用户偏好的QoS选择，为用户提供更好的web服务。为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下:一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，包括如下步骤:( I)使用基于直觉模糊集的模糊语言变量对QoS各个指标的表现情况及重要程度进行描述；
(2)各专家使用模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度和每个服务的各个QoS指标的表现情况进行评价，融合各专家的评价获取所有专家对QoS指标的综合意见；(3)用户使用模糊语言变量对各个QoS指标的表现情况及重要程度提出要求，并融合所有专家对QoS指标的综合意见获取QoS指标的总意见；(4)根据QoS指标的总意见获取服务的QoS综合排名。优选地，所述步骤(2)的具体步骤为:(21)每个专家使用描述QoS指标重要程度的模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度进行评价，形成一个评价矢量:
权利要求
1.一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)使用基于直觉模糊集的模糊语言变量对QoS各个指标的表现情况及重要程度进行描述； (2)各专家使用模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度和每个服务的各个QoS指标的表现情况进行评价，融合各专家的评价获取所有专家对QoS指标的综合意见； (3)用户使用模糊语言变量对各个QoS指标的表现情况及重要程度提出要求，并融合所有专家对QoS指标的综合意见获取QoS指标的总意见； (4)根据QoS指标的总意见获取服务的QoS综合排名。
2.根据权利要求1所述的融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体步骤为: (21)每个专家使用描述QoS指标重要程度的模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度进行评价，形成一个评价矢量:
3.根据权利要求2所述的融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体步骤为； (31)用户使用描述QoS指标重要性的模糊语言变量对第k个QoS指标的重要程度提出要求，认为第k个QoS指标的重要程度为Ik ； (32)用户使用描述一个服务的QoS指标表现情况的模糊语言变量对一个服务的第k个QoS指标的表现情况提出要求，要求第k个QoS指标的表现为Vk ； (33)将Ik和Vk作用于所有专家对QoS指标的综合意见，对W和G进行更新获取QoS指标的总意见:
4.根据权利要求3所述的融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体步骤为:对经过步骤(33)更新后的W和G进行如下处理得到服务的QoS综合排名: 将w中的各元素Wi进行非模糊化得到
5.根据权利要求4所述的融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤: (5)使用完一个服务的用户再使用描述一个服务的QoS指标表现情况的模糊语言变量对该使用完的服务的整体表现情况进行评价，设其为C=[ μ。，vj，使用以下评分函数计算用户对该服务的满意程度:
全文摘要
本发明具体公开了一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法。其包括步骤(1)使用基于直觉模糊集的模糊语言变量对QoS各个指标的表现情况及重要程度进行描述；(2)各专家使用模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度和每个服务的各个QoS指标的表现情况进行评价，融合各专家的评价获取所有专家对QoS指标的综合意见；(3)用户使用模糊语言变量对各个QoS指标的表现情况及重要程度提出要求，并融合所有专家对QoS指标的综合意见获取QoS指标的总意见；(4)根据QoS指标的总意见获取服务的QoS综合排名。本发明综合专家的模糊评价又充分照顾到用户的偏好，通过将用户的偏好作用于专家的意见上，从而得到带有专家意见并尊重用户偏好的QoS选择。
文档编号G06F17/30GK103077177SQ20121031158
公开日2013年5月1日 申请日期2012年8月28日 优先权日2012年8月28日
发明者刘发贵, 肖芬 申请人:华南理工大学, 宝供物流企业集团有限公司