一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法

摘要

本发明公开了一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法，包括如下步骤：11)收集用户提供的QoS历史数据和IP信息；12)收集的IP信息产生用户的几何地理位置坐标，根据几何地理位置坐标计算用户地理位置的相对距离，产生用户相对距离信息矩阵；13)接受目标用户QoS查询请求，并请求目标用户自定义邻居阈值θ；14)对步骤13)接受的QoS查询请求进行判断，如目标用户曾经调用过该QoS查询请求，则把上次反馈的QoS信息重新发送给目标用户；如果该QoS查询请求是未曾调用过，则进行QoS预测；通过使用了结合地理特征的矩阵分解算法有效地提高预测的准确性，另外，通过使用优化的矩阵分解算法可实时响应多用户的个性化QoS查询请求。

主权项

一种基于用户地理位置信息的Web服务QoS在线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：11)收集用户提供的QoS历史数据和IP信息；12)根据步骤11)收集的IP信息产生用户的几何地理位置坐标，根据所述几何地理位置坐标计算用户地理位置的相对距离，产生用户相对距离信息矩阵；13)接受目标用户QoS查询请求，并请求目标用户自定义邻居阈值θ；14)对步骤13)接受的QoS查询请求进行判断，如目标用户曾经调用过该QoS查询请求，则把上次反馈的QoS信息重新发送给目标用户；如果该QoS查询请求是未曾调用过，则进行QoS预测；所述QoS预测包括如下步骤：141)根据步骤13)接收到目标用户自定义邻居阈值θ，为目标用户选择合适的邻居；所述目标用户合适的邻居选择策略如下：G(i)＝{j |dist(i，j)≤θ，i≠j}    (a)其中dist(i，j)为用户地理位置的相对距离，满足上述关系的用户j都可以定义为目标用户i的合适邻居；142)基于用户地理位置信息建立约束条件： min | | U i - 1 | G ( i ) | Σ g ∈ G ( i ) U g | | F 2 - - - ( b ) 根据公式(b)的约束条件，建立满足Web服务预测场景的最优化方程： J = 1 2 Σ i = 1 m Σ j = 1 n I ij ( R ij - U i T S j ) 2 + λ 1 2 | | U | | F 2 + λ 2 2 | | S | | F 2 + α 2 | | U i - 1 | G ( i ) | Σ g ∈ G ( i ) U g | | F 2 - - - ( c ) 所述R为用户‑服务的QoS矩阵；Rij是用户i对服务j的QoS使用情况；Iij是原始矩阵的指示符即当Rij存在QoS记录时Iij＝1，当Rij不存在QoS记录 时Iij＝0；U和S分别为用户的隐式特征矩阵和服务的隐式特征矩阵，所述Ui是目标用户i的隐式特征向量，λ1和λ2是规则因子，α是控制公式(b)地理规则项参与程度的因子；143)对公式(c)采用梯度下降法进行求解；144)求解后，对于满足终止条件的特征矩阵U和S，通过矩阵内积方式重构原始矩阵R的所有QoS信息，即R≈UTS，目标用户i对Web服务j的QoS预测值为Rij；所述终止条件为J‑J′≤ε；所述ε为迭代阈值；所述J’为迭代后得出的新J值；15)将预测值反馈给目标用户。