[發(fā)明專(zhuān)利]移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于隱私保護(hù)的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811091441.1
• 申請(qǐng)日: 2018-09-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109257217B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張鵬程;金惠穎;王繼民;賈旸旸;趙齊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04L12/24
• 分類(lèi)號(hào): H04L12/24;H04L12/26;H04L29/08
• 代理公司: 南京蘇高專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

1.一種移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于隱私保護(hù)的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：收集用戶(hù)信息和用戶(hù)在調(diào)用Web服務(wù)的QoS屬性數(shù)據(jù)；

步驟2：對(duì)用戶(hù)信息中的地理位置進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建邊緣端環(huán)境，所述步驟2包括如下步驟：

步驟21：根據(jù)用戶(hù)的緯度、經(jīng)度值將用戶(hù)劃分于各大洲；

步驟22：選取用戶(hù)信息數(shù)據(jù)量最大的洲作為邊緣位置點(diǎn)；

步驟23：將緯度、經(jīng)度值相同的用戶(hù)看作位于一個(gè)邊緣服務(wù)器中，在預(yù)測(cè)時(shí)將同一服務(wù)器中的數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)集；

步驟24：將緯度、經(jīng)度值相差在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的用戶(hù)看作位于邊緣端的同一區(qū)域中；

步驟25：將緯度、經(jīng)度值相差大于預(yù)設(shè)范圍的用戶(hù)看作位于邊緣端的不同區(qū)域中；

步驟3：從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中篩選具有移動(dòng)邊緣環(huán)境特性的邊緣服務(wù)數(shù)據(jù)集；

步驟4：設(shè)置隱私參數(shù)ε，對(duì)原始QoS數(shù)據(jù)集加入拉普拉斯噪聲，所述步驟4包括如下步驟：

步驟41：對(duì)篩選出的邊緣服務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行z-score化處理；

步驟42：加入滿(mǎn)足拉普拉斯函數(shù)分布的噪聲，其中，μ和b分別為位置參數(shù)和尺度參數(shù)；

步驟43：令其中ε為隱私參數(shù)，Δf為列向量的極差，得到公式滿(mǎn)足對(duì)稱(chēng)的指數(shù)分布；

步驟44：用rand函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)x，再利用拉普拉斯分布函數(shù)得到隨機(jī)噪聲值；

步驟45：利用差分隱私公式X＝g(x)+Laplace(Δf/ε)，其中g(shù)(x)指原始數(shù)據(jù)集，Laplace(Δf/ε)指已獲得的拉普拉斯隨機(jī)噪聲值，將步驟41中z-score化后的新數(shù)據(jù)集與步驟44得到的拉普拉斯隨機(jī)噪聲值相加，得到數(shù)據(jù)偽裝后的新數(shù)據(jù)集；

步驟5：以預(yù)測(cè)用戶(hù)所在邊緣服務(wù)器為中心，不斷增大距離尋找相似用戶(hù)；

步驟6：由步驟5的最小誤差得最佳距離，在此距離內(nèi)進(jìn)行Top-k相似用戶(hù)推薦，實(shí)現(xiàn)邊緣環(huán)境下保護(hù)用戶(hù)隱私的QoS屬性值預(yù)測(cè)。

2.如權(quán)利要求1所述的移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于隱私保護(hù)的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟1中收集數(shù)據(jù)主要包括兩個(gè)方面：(1)從wsdream中收集包含所在國(guó)家、經(jīng)度、緯度值的地理位置的用戶(hù)信息；(2)采用用戶(hù)調(diào)用的Web服務(wù)的QoS屬性數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)集。

3.如權(quán)利要求1所述的移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于隱私保護(hù)的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟3包括如下步驟：

步驟31：去除原始數(shù)據(jù)集中響應(yīng)時(shí)間和吞吐量屬性值為-1的服務(wù)；

步驟32：確定位于同一邊緣區(qū)域的用戶(hù)調(diào)用的服務(wù)的誤差范圍，去除響應(yīng)時(shí)間誤差值2ms以上、吞吐量誤差值20Mbps以上的服務(wù)，以滿(mǎn)足邊緣端服務(wù)的特性。

4.如權(quán)利要求1所述的移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于隱私保護(hù)的Web服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟5包括如下步驟：

步驟51：以預(yù)測(cè)用戶(hù)所在的邊緣服務(wù)器為圓心，距離為半徑，不斷向外擴(kuò)散尋找其他邊緣服務(wù)器；

步驟52：計(jì)算已覆蓋的邊緣服務(wù)器中的用戶(hù)與預(yù)測(cè)用戶(hù)的相似性，基于相似度進(jìn)行QoS預(yù)測(cè)；

步驟53：根據(jù)步驟52中的最小誤差值得最佳距離，統(tǒng)計(jì)在該距離內(nèi)的Top-k相似用戶(hù)數(shù)量。