一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法，首先计算用户U与其他用户的定性偏好相似度和定量偏好相似度，然后计算每个用户Uj的不同权重，最后将所有web服务的权重排序，选择权重最高的web服务提供给用户U。本发明方法在服务选择过程中将用户的偏好和服务的信任度结合在一起，可以在用户苛刻的条件下获得高质量的结果。
【专利说明】—种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于计算机领域，涉及一种定性定量选择可信Web服务方法。
【背景技术】
[0002]随着互联网上的web服务增长，选择出满足用户需求的最佳服务越来越困难。在这些提供类似功能的服务当中，选择出最佳服务的前提是我们必须将一系列的非功能属性(NFPs)考虑进去。为了能够进行有效地服务选择，我们需要一个根据用户偏好和服务的信任度的智能算法。
[0003]服务提供商通过Web标准，如WSDL描述他们的服务，然后把它们发布到一个公共的库，如m)DI，之后，用户使用一个传输协议，如SOAP调用服务。但功能相似的Web服务的快速增长，需要很多人力从服务存储库中选择相应的服务，以满足他们的要求。因此，在这个时候，我们应该做更多的研究如何使用计算机自动为用户选择最佳的服务。
[0004]大多数研究人员使用定量的解决方案，执行服务选择，但是他们有一个限制。首先，一些非功能属性不能定量表达，如服务的位置(美国或中国)。另一方面，用户对这些属性的偏好往往是有条件的。例如，数据存储服务有两个属性，即，平台和位置。如果平台是一个数据库，而他/她可能会喜欢它位于中国，如果平台是一个文件系统，用户可能更喜欢位于美国的服务。简单地说，单独使用定量或定性的方法不能很好地解决Web服务选择的问题。我们应该结合定性和定量的偏好来进行选择Web服务。
[0005]从概念上讲，服务的选择是困难的，因为我们面临着一个开放的环境:我们可能不能够信任的服务或服务提供者，因为我们缺乏服务执行环境的知识。选择Web服务时，如果我们选择的服务是不可信的，即使我们能满足用户的喜好，也不能将这些服务提供给用户，因为用户将无法接受的东西这是不可信的。因此，考虑用户的偏好的同时，我们应考虑服务的可信度。
【发明内容】
[0006]技术问题:本发明提供了一种高效、误差小的基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法。
[0007]技术方案:本发明的基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法，包括以下步骤:
[0008]a)根据条件偏好网络、拓扑排序和定性偏好矩阵来计算用户U与其他用户的定性偏好相似度，具体流程为:
[0009]al)把用户U的定性偏好用条件偏好网络的形式描述出来，得到cp-net图；
[0010]a2)对用户U的cp-net图进行拓扑排序，并给cp-net图中每个定性偏好属性集编号;
[0011]a3)根据拓扑排序和定性偏好属性集给每一个用户建立定性偏好矩阵；
[0012]a4)通过定性偏好矩阵的与运算，计算得到用户U与任意一个其他用户Uj的定性偏好相似度，其中j为其他用户的序号；
[0013]b)利用改进的Cosine相似度来计算用户的定量偏好相似度，具体流程为:
[0014]首先按照下式计算Cosine相似度:
【权利要求】
1.一种基于定性和定量用户偏好选择可信web服务的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤: a)根据条件偏好网络、拓扑排序和定性偏好矩阵来计算用户U与其他用户的定性偏好相似度，具体流程为: al)把用户U的定性偏好用条件偏好网络的形式描述出来，得到cp-net图；a2)对用户U的cp-net图进行拓扑排序，并给cp-net图中每个定性偏好属性集编号；a3)根据拓扑排序和定性偏好属性集给每一个用户建立定性偏好矩阵；a4)通过定性偏好矩阵的与运算，计算得到用户U与任意一个其他用户Uj的定性偏好相似度，其中j为其他用户的序号； b)利用改进的Cosine相似度来计算用户的定量偏好相似度，具体流程为: 首先按照下式计算Cosine相似度:
【文档编号】G06F17/30GK103646066SQ201310645566
【公开日】2014年3月19日 申请日期:2013年12月3日 优先权日:2013年12月3日
【发明者】王红兵, 俞超 申请人:东南大学