[發明專利]一種基于多屬性匹配的云服務推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201110377164.2
• 申請日: 2011-11-24
• 公開（公告）號: CN102523247A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 楊善林;丁帥;羅賀;馬華偉;胡笑旋;楊露
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司 34112
• 代理人: 余成俊

技術領域

本發明運用于計算機服務領域，具體為一種基于多屬性匹配的云服務推薦方法及裝置。

背景技術

隨著網絡與信息科技的發展，在過去的十年中公共計算資源需求呈指數型增長。但是各個企業之間的計算資源分配不均衡，對于一些中小型公司，由于負擔不起高昂的基礎設施建設和服務管理費用，使得缺少計算資源成為其發展的重大阻礙。對于一些大型的跨國公司如：Amazon，IBM，Microsoft和Google，如何提高大規模私有計算資源和減少資源維護的費用成為困擾各大跨國公司首席信息官的重大難題。云計算的提出并實現，以及計算資源業務可作為繼水、電、煤、氣后第五類支付即可用的日用品，讓大型跨國公司與中小型企業之間的差距逐步縮小。

云計算是一種新的多租戶計算范例，它可以通過互聯網向客戶提供多種多樣的應用服務和計算資源。云服務提供商們可通過租賃空閑計算資源這種服務給客戶而獲得長久的收益。然而，由于云服務具有動態性、多租戶、一次使用性，因此必須向客戶保證云服務的交貨。通常情況下，客戶是通過云服務推薦系統CRS(又稱云服務中間商)來選擇和購買云服務提供商的服務方案。

CRS作為一套裝置，可用來加強云服務的選擇和交易的可靠性，這種加強包括云服務的發布、云服務解決方案的檢索、創建完整的選擇策略，甚至大幅度提高交易的安全性等。大多數大型跨國云服務提供商傾向于在CRS上發布云服務解決方案來吸引客戶，客戶也樂于從具有服務推薦和交易監控的CRS中獲得更多的效益。傳統的推薦系統在實踐中主要面臨兩種挑戰，其一是在系統中整合服務方案的匹配算法或推薦算法，其二是在云業務交易過程中恰當地引入服務監控機制。

此外，功能屬性(如：CPU運算能力、內存和外存容量大小)作為云服務的基本屬性，在傳統云服務選擇過程中也是作為推薦標準來應用的。可信性Qos在動態云服務選擇過程中也是一種重要因素，因為許多提供商發布了具有相同的功能屬性的云服務，但Qos保障卻不同。因此有必要建立一種多屬性匹配機制，這種機制能夠讓云服務客戶的需求和服務商提供的云服務解決方案對于功能和Qos的屬性達成一致。

云服務探索和選擇是一個廣泛性的研究課題，然而，由于云服務本質特征多樣性，而且不同的人對此也持有不同的觀點，所以罕有統一的云推薦系統模型。雖然許多學者致力于設計和發展云服務語義的描述框架和自動協商算法，但忽略了其它的一些CRS問題，比如多屬性云服務匹配算法和云服務推薦方法。為此，本發明著重于一種基于多屬性匹配的云服務推薦方法及裝置，使得云服務推薦可交互化，從而提高云服務供求匹配算法的適用性。

發明內容

本發明目的是提供一種基于多屬性匹配的云服務推薦方法及裝置，以實現云服務推薦系統中多屬性云服務解決方案的匹配與推薦。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案為：

一種基于多屬性匹配的云服務推薦方法，由云服務提供商向云服務推薦裝置發布云服務解決方案，由云服務客戶向云服務推薦裝置發布云服務需求，其特征在于：分別從云服務解決方案中獲取解決方案的屬性集、解決方案屬性集的匹配特征、解決方案的實際值，從云服需求中獲取需求的屬性集、需求屬性集的匹配特征、需求的期望值，并按以下步驟執行：

(1)將客戶向云服務推薦裝置發布的云服務需求的集合記作cs_i(i＝1，...，I)，云服務商向云服務推薦裝置發布的云服務解決方案的集合記作cs_j(j＝1，...，J)，設定cs_i與cs_j在發布時兩者具有相同屬性子集，即cs_i與cs_j具有相同功能屬性和可信屬性，且每個屬性子集均包括功能屬性和可信屬性，將cs_i與cs_j分別由“軟件服務需求規約文檔”和“備選方案規約文檔”規格化為向量：[FA，QA，MCF，MCQ]；在所述cs_i與cs_j共同規格化后的向量中，定義FA＝{fa₁，...，fa_N}為功能屬性集，QA＝{qa₁，...，qa_M}為可信屬性集，MCF＝{mcf₁，...，mcf_N}為FA的匹配特征集，MCQ＝{mcq₁，...，mcq_M}為QA的匹配特征集；