一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法，包含的步驟為：步驟1，服務(wù)提供者發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)：步驟2，服務(wù)消費(fèi)者進(jìn)行服務(wù)選取：其中，步驟1，包括以下步驟：獲取服務(wù)注冊(cè)中心的服務(wù)器；獲取提供商的身份信息；驗(yàn)證提供商的身份信息；獲取該提供商發(fā)布授權(quán)方式；獲取提供商添加實(shí)體信息；判斷是否添加實(shí)體信息；添加商業(yè)實(shí)體相關(guān)信息；選擇一個(gè)商業(yè)實(shí)體信息；添加服務(wù)信息；添加綁定信息；獲取提供商添加模型信息；判斷是否添加模型信息；添加模型信息的客觀服務(wù)質(zhì)量信息；判斷添加的服務(wù)質(zhì)量信息是否正確；注冊(cè)模型的基本信息；創(chuàng)建模型實(shí)例；綁定該模型的鍵值；完成發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
【專利說明】-種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理，特別是一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服 務(wù)選取方法。

【背景技術(shù)】
[0002] Web (網(wǎng)絡(luò)）服務(wù)作為一種新興的應(yīng)用模式，因其具有較強(qiáng)的互操作性，數(shù)據(jù)格式， 服務(wù)接口的開放性，軟件資源之間的松散耦合性、可復(fù)用性、語言獨(dú)立性和平臺(tái)無關(guān)等特性 而得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注；與此同時(shí)，由于Web服務(wù)設(shè)計(jì)簡單、結(jié)構(gòu)靈活、開發(fā)高效、維護(hù) 方便、價(jià)格低廉而倍受很多商家或者企業(yè)的青睞。隨后越來越多的企業(yè)將自己的應(yīng)用程序 作為Web服務(wù)發(fā)布，越來越多的穩(wěn)定可靠易用的Web服務(wù)共享在網(wǎng)絡(luò)上，可供選擇的候選服 務(wù)數(shù)量越來越多。如何準(zhǔn)確地、高效地從龐大的Web服務(wù)集中找到所需的服務(wù)，尤其是如何 從眾多功能相似的Web服務(wù)中發(fā)現(xiàn)最符合要求的服務(wù)是Web服務(wù)技術(shù)面臨的巨大挑戰(zhàn)。
[0003] 在實(shí)際的運(yùn)行環(huán)境中，我們很難保證服務(wù)消費(fèi)者和服務(wù)提供者提供的QoS數(shù)據(jù)是 可信的；一方面，服務(wù)提供者出于自身利益考慮，可能發(fā)布不完整的、虛假的甚至惡意的服 務(wù)注冊(cè)信息，由此，服務(wù)消費(fèi)者獲取高質(zhì)量的服務(wù)面臨著巨大的問題。另一方面，服務(wù)消費(fèi) 者出于某種目的提供不誠實(shí)的、惡意的反饋信息是服務(wù)的可信性不能準(zhǔn)確的體現(xiàn)出來。
[0004] 針以上問題，近年來已出現(xiàn)Web服務(wù)可信度評(píng)測(cè)模型，雖然在一定程度上實(shí)現(xiàn)了 Web服務(wù)的優(yōu)化選擇，但對(duì)已使用服務(wù)的評(píng)價(jià)仍然存在很大的誤差。如何去完善或者擴(kuò)展這 些模型，為服務(wù)消費(fèi)者推薦滿意度高的Web服務(wù)還有著廣闊的研究空間。
[0005] 在分布式、松耦合、靈活、動(dòng)態(tài)的Web服務(wù)環(huán)境下，傳統(tǒng)的安全機(jī)制難以保證服務(wù) 自身的質(zhì)量，為此 Eyhab (E AL-Masri, QH Mahmoud.QoS-Based Discovery and Ranking of Web Services. In Proceedings of 16th International Conference on Computer Communications and Nerworks, Honolulu, 2007:529-534.)等人提出了一個(gè) WSRF 函數(shù)來 衡量服務(wù)QoS矩陣，以及給出基于用戶偏好的Web服務(wù)的相關(guān)度的排序，但是此方法僅僅 考慮提供者提出的服務(wù)的QoS信息，并沒有考慮其信息中存在的虛假性的問題。LI等人從 QoS數(shù)據(jù)來源的角度對(duì)質(zhì)量屬性進(jìn)行分類和計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)來自服務(wù)使用者的質(zhì)量屬性，通過 計(jì)算用戶間以往反饋的相似程度權(quán)衡不同QoS反饋數(shù)據(jù)的可信程度，有效地削弱簡單的不 可信的QoS數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)選擇的影響，但是，偽裝的惡意攻擊將影響Web服務(wù)選擇結(jié)果的準(zhǔn)確 性。
[0006] Z. Zheng (Zibin Zheng1Hao Ma1Michael R. Lyu, Irwin King, WSReciA Collaborative Filtering Based Web Service Recommender System, Proceedings of the 2009IEEE International Conference on Web Services p. 437-444, July 06-10, 2009.) 等人考慮到Web服務(wù)選擇過程中用戶反饋對(duì)推薦產(chǎn)生的影響，為此他們開發(fā)了一種增強(qiáng)皮 爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算用戶相似度的方法，解決了兩個(gè)用戶實(shí)際不相似卻具有相似的QoS反饋 的問題。一定程度上避開了惡意推薦，但是對(duì)新加入的用戶如何推薦其可信用戶組未進(jìn)行 考慮及對(duì)善惡反饋?zhàn)R別方面欠缺。
[0007] 以上的各種方法的不足之處還在于，首先，這些模型中的QoS都是由服務(wù)提供者 提供，服務(wù)注冊(cè)后沒有相應(yīng)的機(jī)制對(duì)QoS的可信度進(jìn)行檢測(cè)。這就產(chǎn)生了以下問題：服務(wù)提 供者是否在客觀的立場(chǎng)提供QoS信息；QoS信息是否完全正確；如果QoS下降了，如何及時(shí) 調(diào)整UDDI注冊(cè)中心的QoS信息。因此，必須考慮采用某種機(jī)制對(duì)QoS的可信度進(jìn)行保證。
[0008] 其次，在用戶經(jīng)驗(yàn)反饋方面，這些模型同等看待了每一個(gè)用戶的評(píng)價(jià)。而在實(shí)際 中，對(duì)同一服務(wù)不同的使用者由于自身的偏好不同而有著不同的使用經(jīng)驗(yàn)，由此導(dǎo)致用戶 評(píng)價(jià)服務(wù)的準(zhǔn)則也相應(yīng)的不同。同等看待每個(gè)用戶的評(píng)價(jià)，或僅僅考慮用戶評(píng)分的相似度， 并未考慮用戶領(lǐng)域相關(guān)性與推薦信息的可信程度，依然會(huì)在服務(wù)信譽(yù)度的評(píng)價(jià)上造成極大 的誤差。因此，在盡量避免用戶的個(gè)人傾向或偏見造成的主觀隨意性的同時(shí)，不僅要考慮用 戶在評(píng)價(jià)方面的相似程度，還需要有一種方法確定推薦信息的可信程度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 發(fā)明目的：本發(fā)明提供一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法，目的是最 大程度的遏制了惡意虛假反饋數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)選擇結(jié)果產(chǎn)生的影響，并且把基于協(xié)同過濾的服 務(wù)可信推薦引入到服務(wù)選擇中來，并進(jìn)一步擴(kuò)展現(xiàn)存的Web服務(wù)選擇模型，最大程度的提 高Web服務(wù)選擇的準(zhǔn)確性。保證用戶所選擇服務(wù)的可信性，從而提高用戶對(duì)服務(wù)選擇的滿 意度。
[0010] 本發(fā)明公開了一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法，包括如下步驟：
[0011] 步驟1)服務(wù)提供者發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)：
[0012] 步驟1. 1)獲取服務(wù)注冊(cè)中心的服務(wù)器；
[0013] 步驟1. 2)獲取提供商的身份信息；
[0014] 步驟1. 3)驗(yàn)證提供商的身份信息；
[0015] 步驟1. 4)獲取該提供商發(fā)布授權(quán)方式；
[0016] 步驟1. 5)獲取提供商添加實(shí)體信息；
[0017] 步驟1. 6)判斷是否添加實(shí)體信息，如果添加，轉(zhuǎn)步驟1. 7)，否則，轉(zhuǎn)步驟1. 8);
[0018] 步驟1. 7)添加商業(yè)實(shí)體相關(guān)信息；
[0019] 步驟1. 8)選擇一個(gè)商業(yè)實(shí)體信息；
[0020] 步驟1. 9)添加服務(wù)相關(guān)信息；
[0021] 步驟1. 10)添加綁定相關(guān)信息；
[0022] 步驟1. 11)獲取提供商添加模型信息；
[0023] 步驟1. 12)判斷是否添加模型信息，如果是，轉(zhuǎn)步驟1. 13)，否則，轉(zhuǎn)步驟1. 16);
[0024] 步驟1. 13)添加模型信息的一些客觀服務(wù)質(zhì)量信息；
[0025] 步驟1. 14)判斷添加的服務(wù)質(zhì)量信息是否正確，如果正確，轉(zhuǎn)步驟1. 15)，否則，轉(zhuǎn) 步驟1. 9);
[0026] 步驟1. 15)注冊(cè)模型的基本信息；
[0027] 步驟L 16)創(chuàng)建模型實(shí)例；
[0028] 步驟1. 17)綁定該模型的鍵值；
[0029] 步驟1. 18)完成發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；
[0030] 步驟2)服務(wù)消費(fèi)者進(jìn)行服務(wù)選取：
[0031] 步驟2. 1)獲取用戶的要求輸入信息；
[0032] 步驟2. 2)判斷該信息是否包含服務(wù)質(zhì)量要求信息，如果包含，轉(zhuǎn)步驟2. 4)，否則， 轉(zhuǎn)步驟2. 11);
[0033] 步驟2. 3)獲取用戶輸入的服務(wù)質(zhì)量權(quán)值信息；
[0034] 步驟2. 4)根據(jù)用戶的服務(wù)質(zhì)量要求，匹配服務(wù)；
[0035] 步驟2. 5)獲取待選網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的服務(wù)列表；
[0036] 步驟2. 6)判斷該服務(wù)列表是否為空，如果不為空，轉(zhuǎn)步驟2. 6)，否則，轉(zhuǎn)步驟 2.3)；
[0037] 步驟2. 7)獲取用戶的請(qǐng)求輸入信息；
[0038] 步驟2. 8)判斷該信息是否包含對(duì)服務(wù)推薦信任的請(qǐng)求信息，如果包含，轉(zhuǎn)步驟 2. 9)，否則，轉(zhuǎn)步驟2. 12);
[0039] 步驟2. 9)計(jì)算待選服務(wù)的推薦信任度：
[0040] 步驟2. 9. 1)獲取待選服務(wù)的用戶評(píng)價(jià)信息和當(dāng)前請(qǐng)求的用戶信息；
[0041] 步驟2. 9. 2)判斷當(dāng)前請(qǐng)求用戶是否在系統(tǒng)存在訪問歷史記錄，如果存在歷史訪 問記錄，本文稱之為老用戶，如果為老用戶，轉(zhuǎn)步驟2. 9. 3)，否則，轉(zhuǎn)步驟2. 9. 6);
[0042] 步驟2. 9. 3)計(jì)算當(dāng)前請(qǐng)求用戶與其他使用該待選服務(wù)列表的用戶之間的興趣相 似度 Sim1 (u, V):

【權(quán)利要求】
1. 一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法，其特征在于，包含的步驟為： 步驟1，服務(wù)提供者發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)： 步驟2,服務(wù)消費(fèi)者進(jìn)行服務(wù)選?。? 其中， 步驟1，包括以下步驟： 步驟1. 1，獲取服務(wù)注冊(cè)中心的服務(wù)器； 步驟1. 2,獲取提供商的身份信息； 步驟1. 3,驗(yàn)證提供商的身份信息； 步驟1. 4,獲取該提供商發(fā)布授權(quán)方式； 步驟1. 5,獲取提供商添加實(shí)體信息； 步驟1. 6,判斷是否添加實(shí)體信息，如果添加，轉(zhuǎn)步驟1. 7,否則，轉(zhuǎn)步驟1. 8 ; 步驟1. 7,添加商業(yè)實(shí)體相關(guān)信息； 步驟1. 8,選擇一個(gè)商業(yè)實(shí)體信息； 步驟1.9,添加服務(wù)信息； 步驟1. 10,添加綁定信息； 步驟1. 11，獲取提供商添加模型信息； 步驟1. 12,判斷是否添加模型信息，如果是，轉(zhuǎn)步驟1. 13,否則，轉(zhuǎn)步驟1. 16 ; 步驟1. 13,添加模型信息的客觀服務(wù)質(zhì)量信息； 步驟1. 14,判斷添加的服務(wù)質(zhì)量信息是否正確，如果正確，轉(zhuǎn)步驟1. 15,否則，轉(zhuǎn)步驟 1. 9 ； 步驟1. 15,注冊(cè)模型的基本信息； 步驟1. 16,創(chuàng)建模型實(shí)例； 步驟1. 17,綁定該模型的鍵值； 步驟1.18,完成發(fā)布網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮服務(wù)質(zhì)量可信性的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取方法，其特征在 于， 步驟2,包括以下步驟： 步驟2. 1，獲取用戶的要求輸入信息； 步驟2. 2,判斷該信息是否包含服務(wù)質(zhì)量要求信息，如果包含，轉(zhuǎn)步驟2. 4,否則，轉(zhuǎn)步 驟 2. 11 ; 步驟2. 3,獲取用戶輸入的服務(wù)質(zhì)量權(quán)值信息； 步驟2. 4,根據(jù)用戶的服務(wù)質(zhì)量要求，匹配服務(wù)； 步驟2. 5,獲取待選網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的服務(wù)列表； 步驟2. 6,判斷該服務(wù)列表是否為空，如果不為空，轉(zhuǎn)步驟2. 6,否則，轉(zhuǎn)步驟2. 3 ; 步驟2. 7,獲取用戶的請(qǐng)求輸入信息； 步驟2. 8,判斷該信息是否包含對(duì)服務(wù)推薦信任的請(qǐng)求信息，如果包含，轉(zhuǎn)步驟2. 9,否 貝IJ，轉(zhuǎn)步驟2. 12 ; 步驟2. 9,計(jì)算待選服務(wù)的推薦信任度： 步驟2. 9. 1，獲取待選服務(wù)的用戶評(píng)價(jià)信息和當(dāng)前請(qǐng)求的用戶信息； 步驟2. 9. 2,判斷當(dāng)前請(qǐng)求用戶是否為老用戶，如果為老用戶，轉(zhuǎn)步驟2. 9. 3,否則，轉(zhuǎn) 步驟2.9.6 ;老用戶為以前對(duì)待選服務(wù)列表中的服務(wù)進(jìn)行過調(diào)用，調(diào)用之后并進(jìn)行了評(píng)價(jià) 的用戶； 步驟2. 9. 3,計(jì)算當(dāng)前請(qǐng)求用戶與其他使用該待選服務(wù)列表的用戶之間的興趣相似度 Sim1(u, v)：
其中，u表示用戶u，V表示用戶v，η表示服務(wù)的種類數(shù)，i取值1?n，Iui表示用戶u 對(duì)i類服務(wù)的興趣度，Ivi表示表示用戶V對(duì)i類服務(wù)的興趣度； 步驟2. 9. 4,計(jì)算當(dāng)前請(qǐng)求用戶與其他使用該待選服務(wù)列表的用戶之間的評(píng)價(jià)相似度 Simr(u，V)：
其中，U表示用戶u，V表示用戶V，Iuv表示用戶u與用戶V共同評(píng)論過的服務(wù)集合，Rui 與Rvi分別表示用戶u與用戶V對(duì)服務(wù)的評(píng)分，疋與·分別表示用戶u和用戶V調(diào)用其他 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的平均評(píng)分； 步驟2. 9. 5,計(jì)算當(dāng)前請(qǐng)求用戶與其他使用該待選服務(wù)列表的用戶的相似度； 步驟2. 9. 6,獲取各評(píng)價(jià)用戶的用戶信任等級(jí)和評(píng)價(jià)信息，其中，用戶信任級(jí)別為用戶 可信評(píng)價(jià)次數(shù)除以采納總次數(shù)； 步驟2. 9. 7,根據(jù)步驟2. 9. 5和步驟2. 9. 6,計(jì)算待選服務(wù)的推薦信任度； 步驟2. 10,根據(jù)服務(wù)質(zhì)量權(quán)值和服務(wù)的推薦信任度，計(jì)算服務(wù)的綜合評(píng)級(jí)，轉(zhuǎn)步驟 2. 12 ； 步驟2. 11，根據(jù)用戶輸入的服務(wù)質(zhì)量權(quán)值，計(jì)算服務(wù)的綜合評(píng)級(jí)； 步驟2. 12,輸出綜合評(píng)級(jí)； 步驟2. 13,輸出排序后的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)列表； 步驟2. 14,獲取用戶選擇的服務(wù)； 步驟2. 15,獲取用戶對(duì)服務(wù)的評(píng)價(jià)信息； 步驟2. 16,通過步驟2. 9. 6獲得的用戶信任等級(jí)； 步驟2. 17,如用戶信任等級(jí)符合閾值條件，用戶可信評(píng)價(jià)次數(shù)加1，否則則減1 ; 步驟2. 18,結(jié)束網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選取。
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK104394162SQ201410729065
【公開日】2015年3月4日 申請(qǐng)日期:2014年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月3日
【發(fā)明者】丁成成 申請(qǐng)人:南京智數(shù)科技有限公司