[發明專利]基于地理位置的WebService服務質量預測方法在審
| 申請號: | 201310527954.3 | 申請日: | 2013-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN104601385A | 公開(公告)日: | 2015-05-06 |
| 發明(設計)人: | 尹建偉;徐悅甡;李瑩;鄧水光;吳朝暉 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | H04L12/26 | 分類號: | H04L12/26 |
| 代理公司: | 杭州裕陽專利事務所(普通合伙) 33221 | 代理人: | 應圣義 |
| 地址: | 310027 浙江省杭州市浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 地理位置 webservice 服務質量 預測 方法 | ||
1.一種基于地理位置的Web?Service服務質量預測方法,其特征在于,包括以下具體步驟:
1)根據用戶的地理位置坐標,計算多個用戶l與目標用戶a之間的空間距離????????????????????????????????????????????????作為用戶間距離;
2)根據步驟1)得到的用戶間距離,在多個用戶l中選擇與目標用戶a距離最近的K個用戶作為最相似的鄰居l;
3)分別計算每一位最相似的鄰居l與目標用戶a之間的相似度;根據相似度分別計算每一位最相似的鄰居l的權重,其中,g表示最相似的鄰居的個數;
4)建立基礎的矩陣分解模型,該矩陣分解模型的目標函數,其中,為之間的調節因子,代表用戶隱因子矩陣,代表服務隱因子矩陣,為指示函數,表示用戶i調用過服務j,表示用戶i與服務j之間未發生過調用行為,表示用戶i與服務j之間的網絡服務質量QoS,,、分別表示弗洛貝尼烏斯范數;
5)應用梯度下降法對步驟4)所得矩陣分解模型進行求解,并得到最終的與,所使用的梯度下降迭代公式為,其中,代表梯度下降過程中的學習率;
6)對目標用戶a對服務j的調用過程的服務質量進行預測,得到預測值。
2.根據權利要求1所述的基于地理位置的Web?Service服務質量預測方法,其特征在于,步驟4)還包括以下步驟:
4.1)將用戶-服務調用矩陣Q分解為兩個低維矩陣,即;
4.2)計算用戶i調用服務j所對應的服務質量的預測值;
4.3)定義損失函數為;
4.4)定義用戶i調用服務j得到的服務質量預測值為;
4.5)結合步驟4.3)以及步驟4.4)得到上述步驟4)的矩陣分解模型的目標函數。
3.根據權利要求1所述的基于地理位置的Web?Service服務質量預測方法,其特征在于,步驟5)還包括以下具體步驟:將步驟4)所得到的矩陣分解模型的目標函數求以及的偏導數得到:,
,其中,表示所有以用戶i作為鄰居用戶的用戶。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于浙江大學;,未經浙江大學;許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201310527954.3/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:電網數據監控方法和裝置
- 下一篇:一種電力通信網故障分段分析方法





