基于位置最近鄰與矩陣分解的web服務qos預測研究

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1、分類號密級ＵＤＣ編號中鐘換大考芽碩±學位論文基子化置棄巧＞鄰與矩睞分解的Ｗｅｂ化務ＱｏＳ頑測研義學位申請人姓名：徐擊申請學位學生類別：全巧制巧壬申請學位學科專業(yè)；運著睪與控４＾Ｉ指導教師姓名；董才襪乂援碩壬學位捷文ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ碩±學位論文基于位置最近鄰與矩陣分解的Ｗｅｂ服務ＱｏＳ預測研究論文作者：徐李指導教師：董才林教授學科專業(yè)：運籌學與控制論研究方向：智能計算與信息處理華中師范大學數學與統(tǒng)計學學院２０１６年５月

2、碩去學位論文’ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅｏＳＱＰｒｅｄ－ｎｅａｒｅｓｔｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＬｏｃａｔｉｏｎＮｅｉｈｂｏｒａｎｄＭａｔｒｉｘＦａｃｔｏｒｉｚａ杜ｏｎｇＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｆｑＦｏｒ化￡Ｍ．Ｓ．ＤｅｇｒｅｅｉｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＢｙＸｕＬｉＰｏｓｔｒａｄｕａｔｅＰｒｏｒａｍｇｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔ

3、ｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＳｔａｔｉｓ材ｃｓＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＤｏｎＣａｉＬｉｎｐｇＡｃａｄｅｍｉｃＴｉｔｌｅ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＳｉｎａｔｕ＂：ｇＡｒｏｖｅｄｐｐＭａ２０１６ｙ，碩去學位論文＇ＳＴＥＲＳＴＨＥＳＳＭＡＩ華中種苑大學學佐奮文居創(chuàng)牲弄巧和使巧援權說巧居創(chuàng)巧弄巧本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師指導下，獨立進行研究工作所取得的研巧成果。除文中已經標明引用的內容外，本論文不包含任何其他個人或集體已

4、經發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研巧做出貢獻的個人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標明。本聲明的法律結果由本人承擔。／？作者簽名：日期：＞啼］月４日學佐沁文化權使巧投權書學位論文作者完全了解華中師范大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產權單位屬華中師范大學。學校有權保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和電子版，允許學位論文被査閱和借閱；學?？晒紝W位論文的全部或部分內容，可允許采用影印、縮印或其它復制手段保存、匯編學位論文。（保密的學位論文在解密后遵守此規(guī)定）：

5、。保密論文注釋本學位論文屬于保密，在年解密后適用本授權書。非保密論文注釋：本學位論文不屬于保密范圍，適用本授權書作者簽名：（巧、巧導戀名：曰期：是年月功日曰期：＞的＾年玄仁曰＂ＣＡＬ’’本人已經認真閱讀ＩＳ髙校學位論文全文數據庫發(fā)布章程同意將本人的，學位論文提交＂＂“＂ＣＡＬＩＳ髙校學位論文全文數據庫中全文發(fā)布，并可按章程中的規(guī)一年定享受相關權益。同意論文提巧后滯后：□半年：□：□二年發(fā)布。作者姓名：導師姓名：娘弓曰期＾抑年月）曰曰期：焊月又足曰少Ｊｔ戶少碩壬學位論文＇ＭＡＳＴＥＲＳＴＨ

6、ＥＳＩＳ摘要隨著互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展，Ｗｅｂ服務作為面向服務的體系架構模式的最佳實、踐方式，服務為中也，被用來提供新的網絡服務的互聯(lián)網新時代正在到來。在這種環(huán)境下，服務數量呈現(xiàn)出爆炸式的増長，海量的服務被部署在各種云中也和網絡環(huán)境中，傳統(tǒng)的服務發(fā)現(xiàn)和選擇方式已不能滿足用戶的需求?；诖?，服務推薦技術應用而生。服務推薦技術實現(xiàn)了由被動接受用戶請求向主動感知用戶需求的轉。變，能夠將用戶從海量的服務中解脫出來，為用戶提供精準推薦一由于網絡的不穩(wěn)定性和不同用戶所處的網絡環(huán)境的不同，同Ｗ洗服務對不同的用戶可能具有

7、不同的ＱｏＳ值。而且，讓所有用戶調用全部的待選服務從而選擇出最優(yōu)的Ｗ洗服務又是不切實際的。因此對Ｗ洗服務進行ＱｏＳ預測Ｗ輔助服務推薦一系統(tǒng)進行更好的推薦成為了個亟待解決的問題。本文主要研巧了Ｗｅｂ服務ＱｏＳ預測問題，對當前常見的Ｗ洗服務ＱｏＳ預測方法進行了梳理，對其中存在的問題進行了分析。由于Ｗ沈服務的ＱｏＳ與用戶的位置信息具有很大的相關性一ｅｂ服，我們提出了種基于位置最近鄰與矩陣分解的Ｗ務ＱｏＳ預測方法。具體而言，本文的主要研巧內容和貢獻有下幾點：ｂ服。首先，我們介紹了Ｗｅ務及推薦系統(tǒng)的相關理論論述了Ｗｅ

8、ｂ服務，服務質量ＱｏＳ的基本概念，對推薦系統(tǒng)的分類和主要的推薦算法進行了說明，并討論了當前推薦系統(tǒng)中面臨的主要問題。其次，我們介紹了傳統(tǒng)的矩陣分解技術和相似性計算算法