基于聯(lián)系數(shù)和灰關(guān)聯(lián)的Web 服務(wù)選擇模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

吳青林， 周天宏

(1.鄖陽(yáng)師范高等專科學(xué)校 計(jì)算機(jī)科學(xué)系，湖北 十堰442000;2.武漢商學(xué)院 信息工程系，湖北 武漢430056)

0 引 言

Web 服務(wù)是面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)軟件的重要形式，已廣泛應(yīng)用在商業(yè)、金融、教育、國(guó)防等多個(gè)領(lǐng)域。隨著因特網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，Web 服務(wù)數(shù)量迅速增加，將分布在網(wǎng)絡(luò)上的Web 服務(wù)有效組合成新服務(wù)，能夠更有效地滿足Web 用戶的個(gè)性化需求。由于存在多種Web 服務(wù)組合方案，如何在這些組合方案中快速準(zhǔn)確地選擇出與用戶需求最相似的服務(wù)組合，是當(dāng)前Web 服務(wù)組合領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前的服務(wù)選擇大多數(shù)按照Web 服務(wù)的QoS 參數(shù)信息進(jìn)行加權(quán)和排序，并以此為依據(jù)選擇加權(quán)和最大的服務(wù)，這種選擇方式簡(jiǎn)潔，但存在以下不足［1-3］:①對(duì)QoS 屬性的賦權(quán)多采用固定權(quán)重、單一權(quán)重賦權(quán)方法，對(duì)主客觀綜合賦權(quán)方法研究不深入，其賦權(quán)不具有伸縮性和模糊性;②Web 服務(wù)的QoS 屬性加權(quán)排序不夠準(zhǔn)確，可能存在某個(gè)QoS 值特別高而使該服務(wù)的綜合值升高的情況;③沒(méi)有很好的考慮Web 服務(wù)與客戶的需求關(guān)系，可能導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)服務(wù)資源的浪費(fèi)。本文引入聯(lián)系數(shù)的概念提出了主客觀模糊權(quán)重處理方法，并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)理論將權(quán)重因子引入關(guān)聯(lián)度量化模型中設(shè)計(jì)服務(wù)選擇實(shí)驗(yàn)，達(dá)到選擇出最符合用戶需求服務(wù)的目的。

1 相關(guān)定義及QoS 屬性預(yù)處理

1.1 相關(guān)定義

為了更好地從相似服務(wù)中選擇用戶所需服務(wù)，將本實(shí)驗(yàn)用到的服務(wù)集合、屬性集及權(quán)重定義如下［4-5］:

定義1 設(shè)S = { s1，s2，…，sn}表示服務(wù)集合，si表示候選Web 服務(wù)，其中1≤i≤n，n 表示W(wǎng)eb 服務(wù)的數(shù)量。

定義2 設(shè)Qi=(qi(1)，qi(2)，…，qi(m))，其中i=1，2，…，m，表示W(wǎng)eb 服務(wù)的屬性個(gè)數(shù)，qi(j)表示W(wǎng)eb 服務(wù)i 的第j 個(gè)QoS 屬性值。

定義3 ω =(ω1，ω2，…，ωm)，表示W(wǎng)eb 服務(wù)的權(quán)重向量，ωm表示W(wǎng)eb 服務(wù)的第m 個(gè)屬性權(quán)重，m 表示W(wǎng)eb 服務(wù)的QoS 屬性數(shù)量。

1.2 Web 服務(wù)屬性預(yù)處理

Web 服務(wù)的屬性具有多樣性特點(diǎn)［6-7］:，有些QoS屬性是效益型變量，數(shù)字越大表示具有較高的性能，有些是成本型變量，數(shù)字越大性能越低，并且眾多QoS屬性的取值范圍具有不統(tǒng)一性，相差很大，不具有可比性。為了不同的QoS 屬性能夠比較，應(yīng)將QoS 屬性轉(zhuǎn)化成無(wú)量綱的值，并將其都限定在［0 1］之間，本文采用下式對(duì)效益型和成本型QoS 參數(shù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，歸一化公式為:

2 Web 服務(wù)權(quán)重確定

Web 服務(wù)的屬性種類繁多，不同應(yīng)用環(huán)境下用戶對(duì)QoS 屬性的偏好不同，QoS 屬性值對(duì)服務(wù)質(zhì)量的所起作用也不同。利用聯(lián)系數(shù)的不確定系數(shù)使權(quán)重具備一定的伸縮性，將主觀權(quán)重和客觀權(quán)重兩方面結(jié)合起來(lái)，有效地支持模糊賦權(quán)［8-9］。

2.1 主觀權(quán)重確定

主觀權(quán)重的確定主要依據(jù)Web 用戶對(duì)服務(wù)QoS屬性的認(rèn)識(shí)程度，如果用戶對(duì)Web 服務(wù)認(rèn)識(shí)清晰，用戶可以直接指定每個(gè)QoS 參數(shù)的權(quán)重，對(duì)權(quán)重的認(rèn)識(shí)不清晰時(shí)，可以通過(guò)比較矩陣確定服務(wù)的權(quán)重，本文采用［10］提出的近似計(jì)算法求向量β = (ω1，ω2，…，ωn)，與Web 服務(wù)QoS 屬性值相對(duì)應(yīng)。

2.2 客觀權(quán)重確定

客觀權(quán)重指挖掘Web 服務(wù)QoS 數(shù)據(jù)信息獲到的權(quán)重，常用的客觀權(quán)重確定方法有主成分分析取值法、因子分析法、熵權(quán)值法、變異系數(shù)改進(jìn)法等。本文采用離差最大定權(quán)法確定客觀權(quán)重。根據(jù)QoS 數(shù)據(jù)信息，比較n 個(gè)候選Web 服務(wù)的每個(gè)QoS 屬性信息，其屬性值之差較大的屬性具有較大的權(quán)重，屬性值之差較小的屬性值具有較小的權(quán)重，當(dāng)某一個(gè)QoS 屬性在所有候選服務(wù)都相等，則說(shuō)明該QoS 屬性在Web 服務(wù)綜合質(zhì)量排序中不起作用，因此確定該Web 服務(wù)的QoS 權(quán)重為零。根據(jù)以上思想，對(duì)n 個(gè)候選服務(wù)，每個(gè)服務(wù)含有m 個(gè)QoS 屬性值的權(quán)重計(jì)算方法為:

(1)對(duì)m 個(gè)QoS 屬性依次計(jì)算其最大離差σj(j=1，2，…，m)

(2)以σj為分子，以m 個(gè)QoS 屬性的最大離差σj之和作為分母確定每個(gè)屬性的權(quán)重，則第j 個(gè)屬性的權(quán)重為

2.3 綜合權(quán)重的確定

綜合權(quán)重是主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的綜合作用值，引入聯(lián)系數(shù)將其表示為a +bi 的形式，聯(lián)系數(shù)a 和b的相互協(xié)同用用的大小是從原點(diǎn)指向u 的向量的模的大小，并根據(jù)聯(lián)系數(shù)模的物理意義，本文取聯(lián)系數(shù)的模為綜合權(quán)重值。

(1)由主觀權(quán)重確定法和客觀權(quán)重法確定的Web服務(wù)屬性權(quán)重不相同的，可以構(gòu)成區(qū)間數(shù)wj=［，］，其是取第j 屬性客觀權(quán)重和主觀觀重較小的一個(gè)，取第j 屬性客觀權(quán)重和主觀權(quán)重較大的一個(gè)。

(2)將權(quán)重區(qū)間數(shù)以聯(lián)系數(shù)的形式表示:

(3)計(jì)算聯(lián)系數(shù)的模并將計(jì)算值作為該指標(biāo)的綜合權(quán)重:

3 模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 實(shí)驗(yàn)基本思想

實(shí)驗(yàn)基于灰關(guān)聯(lián)技術(shù)建立選擇模型，灰關(guān)聯(lián)分析技術(shù)是一種系統(tǒng)分析技術(shù)，主要分析系統(tǒng)中各個(gè)因素的關(guān)聯(lián)程度，依據(jù)空間理論相關(guān)知識(shí)，確定參考因素與比較因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度［11-13］。灰關(guān)聯(lián)計(jì)算公式為對(duì)象的相似度提供了一種新的分析方法，通過(guò)相似度的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象的選擇。在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)度算法中先通過(guò)計(jì)算比較對(duì)象各局部指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，然后根據(jù)每個(gè)局部指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算出總體相似度。由于各個(gè)局部指標(biāo)的權(quán)重不一樣，在本實(shí)驗(yàn)中計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí)直接將權(quán)重引入，可以更加準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)相似度關(guān)系。

3.2 實(shí)驗(yàn)算法步驟

(1)設(shè)用戶需求服務(wù)歸一化的QoS 屬性值序列為Q0=(q0(1)，q0(1)，q0(2)，…，q0(n))，與客戶需求服務(wù)進(jìn)行比較的QoS 值為Qi= (qi(1)，qi(2)，…，qi(n))，其中i=1，2，…，m。

(2)根據(jù)權(quán)重計(jì)算公式，計(jì)算出服務(wù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重序列為ω=(ω(1)，ω(2)，ω(3)，…，ω(n))，將權(quán)重引入到灰色關(guān)聯(lián)公式中，依據(jù)改進(jìn)后的灰色關(guān)聯(lián)公式，Q0和Qi在指標(biāo)k 的關(guān)聯(lián)系數(shù)定義如下:

式中:ξ 為分辨系數(shù)，取值在［0，1］之間，一般取0.5，ωk為不同QoS 屬性的權(quán)重。相似度關(guān)聯(lián)系數(shù)取值范圍為［0，1］，為1 時(shí)，表示與客戶需求服務(wù)完全一致;為0 時(shí)，表示與客戶需求服務(wù)相差甚遠(yuǎn)。由式(5)計(jì)算m×n 個(gè)Web 屬性的灰色度，并構(gòu)成相似矩陣:

(3)可選服務(wù)與參考需求服務(wù)灰色相似度確立。

①可選組合Web 服務(wù)qi與參考需求服務(wù)q0在QoS 屬性k 的距離可定義為:

函數(shù)Gd是基于灰色關(guān)聯(lián)理論的相對(duì)距離，其取值范圍為［0，∞］，當(dāng)兩個(gè)服務(wù)屬性完全相似其相對(duì)距離取值為0，相差特別大時(shí)，就值就會(huì)變的很大［14-15］。

②根據(jù)歐幾里得距離公式，具有n 個(gè)QoS 屬性的可選組合服務(wù)qi與參考需求服務(wù)q0距離定義為:

③可選Web 組合服務(wù)qi與參考需求Web 服務(wù)q0的復(fù)合灰色相似度為:

灰色相似度取值范圍為［0，1］，越接近1 說(shuō)明其與用戶需求越相似。

4 Web 服務(wù)選擇實(shí)例

在服務(wù)選擇實(shí)例中使用Matlab8.1.軟件模擬了4個(gè)可選服務(wù)，其服務(wù)集合為s = {s1，s2，s3，s4}，每個(gè)Web 組合服務(wù)的屬性集合

Q = {響應(yīng)時(shí)間，成本，信譽(yù)度，完整性、安全性}經(jīng)歸一化處理后的屬性值如表1 所示:

(1)確定主觀權(quán)重。通過(guò)Web 用戶評(píng)估的方法對(duì)表1 數(shù)據(jù)建立QOS 屬性比較矩陣，其比較矩陣如下:

表1 歸一化處理后的Web 組合服務(wù)QoS 屬性

根據(jù)以上比較矩陣和求解主觀權(quán)重的方法，計(jì)算出其權(quán)重向量為{0.263 6，0.477 3，0.053 1，0.098 8，0.107 2}。

(2)客觀權(quán)重確定。分別針對(duì)5 個(gè)QoS 屬性依次計(jì)算其最大離差σj，分別為:

(3)由客觀權(quán)重和主觀權(quán)重組成權(quán)重的區(qū)間數(shù)，其5 個(gè)QoS 屬性權(quán)重的區(qū)間數(shù)分別為:［0. 17 0.26］，［0.15，0.48］，［0.05，0.22］，［0.10，0.24］，［0.11，0.22］。

(4)將其轉(zhuǎn)化為聯(lián)系數(shù)的形式，則

同理σ2=0.315 +0.165i，σ3=0.135 +0.085i，σ4=0.17 +0.07i，5=0.165 +0.055i，分別求聯(lián)系數(shù)的模，歸一化的模為可得Web 服務(wù)的權(quán)重向量ω=(0.2，0.32，0.15，0.17，0.16)。

(3)由關(guān)聯(lián)系數(shù)公式計(jì)算出可選Web 服務(wù)與參考Web 服務(wù)各屬性灰色相似矩陣:

(4)根據(jù)可選服務(wù)組合q0與參考需求服務(wù)qi的復(fù)合灰色相似度公式，計(jì)算每個(gè)可選服務(wù)與參考需求服務(wù)的相似度，為GS(q0，qi)= (0. 43，0. 29，0. 68，0.35)，因此第三個(gè)候選Web 服務(wù)與用戶要求最具有相似性。

(5)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。本文利用聯(lián)系數(shù)“模”的性質(zhì)，綜合了主觀權(quán)重的客觀權(quán)重相互作用的信息，與傳統(tǒng)加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析方法的結(jié)果一致，并且本實(shí)驗(yàn)提出的方法進(jìn)一步提高相似度的分辨率。由于本實(shí)驗(yàn)的聯(lián)系數(shù)包括不確定信息，從不確定角度分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，通過(guò)設(shè)置聯(lián)系數(shù)中的不確定數(shù)i 不同取值展開(kāi)分析，檢查不同i 值對(duì)Web 服務(wù)排序結(jié)果是否產(chǎn)生。分析過(guò)程中分別取i =－1、i =1/2、i =2/5、i =1，經(jīng)計(jì)算驗(yàn)證Web 服務(wù)的排序順序均沒(méi)有發(fā)生改變，結(jié)果表明該相似服務(wù)選擇方法的穩(wěn)定性和可靠性。

5 結(jié) 語(yǔ)

服務(wù)組合中相似服務(wù)的選擇問(wèn)題是Web 服務(wù)組合的關(guān)鍵技術(shù)，本文實(shí)驗(yàn)考慮Web 服務(wù)QoS 屬性的重要程度不一樣，將權(quán)重引入灰色相似度的計(jì)算公式中，更加科學(xué)的體現(xiàn)了QoS 重要程度對(duì)服務(wù)選擇的影響，有利于相似Web 服務(wù)的選擇。在權(quán)重的確定過(guò)程中利用層次分析法和離差最大定權(quán)法分別確定Web 服務(wù)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重，并引入聯(lián)系數(shù)的概念根據(jù)其模的幾何意義確定主觀權(quán)重和客觀權(quán)重相互作用的綜合權(quán)值。本文實(shí)驗(yàn)提出的Web 服務(wù)組合的相似服務(wù)的選擇實(shí)驗(yàn)方法，物理意義明確，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)明，很好的解決了多指標(biāo)因素相互關(guān)聯(lián)情況下的Web 服務(wù)選擇問(wèn)題，并可以為其他領(lǐng)域的檢索和選擇問(wèn)題提供參考作用。

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