导读:本文包含了服务可信度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云计算,云服务商选择,可信度,算法优化
服务可信度论文文献综述
柴玉辉[1]（2019）在《基于服务可信度优化排序算法的云服务提供商智能选择方法研究》一文中研究指出"互联+"目前与各个行业高度融合,云计算是互联网领域近年来最为热点的技术之一。鉴于云服务商近年来纷繁多样,以财务金融领域为代表的大数据领域近年来常常面临云服务商选择的困境,因此我们提出基于服务可信度优化排序算法(HGBFFOA)作为传统MDHP算法的扩展,改进后的HBFFOA算法逻辑为叁个阶段,即过滤,选择和排序阶段,用于识别符合用户要求的CSP,选择值得信赖的CSP,并分别为值得信赖的CSP提供最佳排名。可以在最短的时间内提供可靠的服务排名。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年02期）
曹继承,朱小柯,荆晓远,吴飞[2]（2018）在《基于用户可信度的Web服务推荐方法》一文中研究指出协同过滤是推荐系统中广泛使用的一种推荐技术,但是目前多数基于协同过滤的Web服务推荐算法默认用户反馈数据是可信的,没有考虑到用户反馈数据中会出现的一些范围异常数据和恶意评价数据。如果没有对含有这些干扰数据的用户进行处理,最终的预测结果会受到严重的影响。在分析了用户反馈的服务质量(Qo S)数据的基础上,提出了一种基于用户可信度的Web服务推荐方法。计算用户的可信度并根据可信度对用户进行聚类,选取可信度高的类别中的数据进行协同过滤完成推荐,排除了范围异常数据以及恶意评价数据的干扰,避免了对预测结果的影响,最后使用平均绝对误差和均方根误差评判预测结果。实验结果表明,该方法能有效提高Qo S预测的准确率和Web服务的推荐质量。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年07期）
李嘉,洪珂一,熊琭[3]（2018）在《关于网络服务数据传输可信度评估仿真》一文中研究指出对网络服务数据传输可信度的评价,能够有效提升整个网络运行的可靠性。对数据传输可信度的评估过程,需要计算可信度评估指标,定义网络服务数据丢失率,完成可信度评估。传统方法对网络服务数据进行单向化分解,据此获得数据传输单向模型,但忽略了定义网络服务数据丢失率,导致评估精度偏低。提出可信度指标的网络安全测试下网络服务数据传输可信度评估方法。该方法首先考虑网络服务数据传输节点发送功率以及链路的信道质量对网络服务数据传输可信度的影响,分别组建网络服务数据传输模型、能量模型、链路模型,计算出网络服务数据传输可信度评估指标,定义网络服务数据传输时延和分组丢失率表征网络性能可信度的指标,由此组建网络服务数据传输可信度评估模型。实验结果表明,所提方法能够获得较为全面的网络服务数据传输可信度评估结果,鲁棒性较强。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年02期）
马溪溪[4]（2017）在《面向MSNP服务发现的可信度判别策略优化建模与分析》一文中研究指出随着短距离无线通信技术的发展和智能移动设备的广泛普及,邻近移动社交网络(Mobile Social Network in Proximity,MSNP)服务备受人们青睐。MSNP是一种移动端到端(Mobile Peer-to-Peer,MP2P)网络,并利用地理邻近和社交关系特性发现相关节点和服务。为了预防恶意节点对网络及其邻近用户的攻击,需要对发现的匹配服务进行可信度计算(Trust Computation)。为此,科研工作者提出重量级可信度(Heavyweight Trustworthiness)计算方法,但其造成较大的延迟。随之,科研工作者又提出几种改进的轻量级可信度(Lightweight Trustworthiness)方法。但在实际应用中,用户对造成的延迟仍不满意。因此,本研究提出可信度判别策略(Trustworthiness Determination Strategies)进一步降低延迟。可信度判别策略以MSNP用户社会交互中积累的过去经历(Past Experience,PE)和当前档案(Current Profile,CP)数据可供利用为前提。基于PE和CP数据信息,建立相应的数学模型,进行PE分析和CP分析。根据分析结果所得PE和CP值,引入上下限阈值。若满足一定阈值条件,则可直接判别用户可信度。这将避免传统可信度计算,从而降低延迟。然而,阈值的设定会给MSNP服务质量带来风险,也会影响MSNP用户满意度。由此,可信度判别策略演变为一个优化问题。本研究对可信度判别策略开展优化建模及分析,并设计了仿真实验检验可信度判别策略的可行性和有效性。首先,对阈值宽松度、延迟、风险以及它们之间的关系建立数学模型,在此基础上再建立MSNP服务质量模型,并将其作为优化目标函数。其次,选择并调整各个模型的相关参数,基于MATLAB平台仿真,在几种不同设定的参数下分析仿真结果。最后,将本研究的方法与相关研究做定量和定性的比较。结果表明本研究提出的方法在满足一定条件下,对降低延迟是可行且有效的。(本文来源于《中国计量大学》期刊2017-06-01）
宫清勃,钮俊,孙秀廷,王奎[5]（2016）在《基于差值诱导的Web服务评价可信度的评估》一文中研究指出Web服务的评价信息为服务选择提供了重要的参考依据,但服务评价信息具有主观性。结合客观Qo S(服务质量)属性数据及请求者评分数据,采用差值诱导法评估历史评价信息是否可信。首先利用不同服务请求者调用同一服务产生的不同Qo S属性数据,判断请求者之间的相似关系;然后基于该相似关系,融入对应请求者的主观评分,依据差值法构造可信度评估算法;最后结合所构造的算法,得出可信度平衡因子,判断请求者的评价是否可信。算法分析以及实验结果表明该方法是可行及有效的。(本文来源于《电信科学》期刊2016年08期）
梅宏,周明辉,黄罡,刘譞哲[6]（2016）在《基于网络的复杂软件可信度和服务质量及其开发方法和运行机理的基础研究年度报告》一文中研究指出Internet的快速发展与普及,使计算机软件所面临的环境开始从静态、封闭、可控逐步走向开放、动态、难控,其应用模式逐渐呈现出协同化、普适化和服务化的趋势。基于网络的复杂软件的可信度与服务质量对软件技术所提出的挑战,本质上就是基于网络的复杂软件这样一种新的软件形态及其可信度和服务质量,对质量保障和评价方式提出了迫切需求,进而导致软件构造方法和软件运行支撑的变革,最终导致新的软件方法与技术体系的建立。作为一种新的软件范型,网构软件及其技术体系为研究这种复杂软件的可信度和服务质量提供了方法和技术基础。因此,该研究的定位是:以可信和服务质量为目标,以新的软件形态为切入点,基于网构软件的研究基础,开展面向特定应用的软件体系结构、软件开发方法、中间件支撑平台和评价标准的技术基础研究和原型研究,实现研究对象、质量目标、开发保障和运行保障等4个方面的转变,并开展应用实例验证研究,从而建立一套基于网络的复杂软件理论、方法和技术体系。(本文来源于《科技创新导报》期刊2016年11期）
杨丹榕[7]（2016）在《基于可信度计算与QoS相结合的Web服务组合优化问题研究》一文中研究指出在面向服务的体系架构中,Web服务是一种典型的技术手段,单个Web服务由于功能有限已不能满足用户复杂的应用请求,因此催生了通过组合现有Wcb服务来构建满足用户复杂需求的增值服务的Web服务组合技术。其中基于QoS的Web服务组合成为当前研究的热点,其目的是在系统的功能需求被满足的前提下,根据非功能属性即服务质量(Quality of Service, QoS)求得最优的Web服务组合方案。然而,纷繁复杂的服务均处在动态变化的开放互联网环境中,因缺少监管多少都会存在欺诈行为,传统服务选择方法得到的高QoS并不能保证服务的可信性,这将导致最终组合出的组合服务也无法真正满足用户需求。针对以上问题,本文提出了一种基于可信度计算与QoS相结合的Web服务组合优化方法。具体地说,本文从客观和主观两个方面对Web服务的QoS属性进行了可信度评估和权重计算,分别通过贝叶斯学习理论和用户评价给出客观信誉和主观信任的评估计算方法,并采用粗糙集理论及模糊层次分析法给出属性权重的计算方法,从而提出融合了可信度的QOS度量模型。在局部优化阶段,根据此度量模型评估出的可信QoS度量值对抽象服务的候选服务集进行排序和筛选,然后再根据选出的具有可信性的优质服务进行后续的全局组合优化。在全局优化阶段,将服务组合问题建立为多目标优化模型,并对当前最新的元启发式优化算法——布谷鸟搜索算法进行了改进,采用改进的布谷鸟多目标搜索算法对模型进行求解。最后本文进行了一系列的仿真实验来评估验证这些方法。实验结果表明,本文提出的服务选择方法可以既满足用户对服务的质量要求又保证其可信性,且提出的改进算法的性能显着的优于其他几种经典算法。(本文来源于《东南大学》期刊2016-05-31）
梁冰[8]（2015）在《基于旅游信息来源渠道和可信度高低的在线旅游服务提供商发展策略研究》一文中研究指出随着经济发展,人们认识的不断提高,国内旅游市场分外红火,互联网的出现使游客获取信息的渠道不再局限于电视、广播、报纸等传统媒体。WEB2.0时代网络信息传播渠道日趋多样化,其中细分信息传播渠道,优化组合,使目标顾客能够及时准确有效的获取信息成为关键。以河南某市为例进行调查,通过分析对比找出当前游客主要使用的信息获取渠道以及渠道可信度,以减少客户流失为目的,提出在线旅游服务提供商发展策略。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2015年15期）
吴彬,李俊娥[9]（2015）在《基于动态需求服务反馈的Web业务可信度协同计算》一文中研究指出针对Web服务和Web业务的选择问题,提出一种基于动态需求服务反馈的Web业务可信度协同计算算法,动态分析了用户的Web服务选择和组合问题,采用了基于用户满意度信息的服务反馈模型来解决Web服务的选择问题,从而防止Web业务选择到服务质量较差的服务类型。在Web业务的选择上采用了基于可信度计算的方法,可信度大小由业务信誉度、反馈能力、服务信任度叁方面决定,通过可信度大小的比较来选择最佳的Web业务。实验仿真结果表明,该算法在选择最佳的Web服务和Web业务上具有较高的精确度,尤其在选择最佳Web服务的精确率上相比对比算法高出11%以上。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年05期）
彭飞,曾学文,刘磊,尤佳莉[10]（2014）在《基于服务可信度的QoS预测模型》一文中研究指出针对现有面向个性化服务推荐的Qo S预测方法较少考虑候选服务可信度的问题,本文将协同过滤技术与信任度量方法结合,从候选服务的流行度、稳定性、位置相关性等方面综合评估候选服务的可信程度,改进了协同过滤技术中服务相似度的计算模型。实验结果表明,所提模型有效提升了Qo S预测的精准度。(本文来源于《网络新媒体技术》期刊2014年06期）
服务可信度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
协同过滤是推荐系统中广泛使用的一种推荐技术,但是目前多数基于协同过滤的Web服务推荐算法默认用户反馈数据是可信的,没有考虑到用户反馈数据中会出现的一些范围异常数据和恶意评价数据。如果没有对含有这些干扰数据的用户进行处理,最终的预测结果会受到严重的影响。在分析了用户反馈的服务质量(Qo S)数据的基础上,提出了一种基于用户可信度的Web服务推荐方法。计算用户的可信度并根据可信度对用户进行聚类,选取可信度高的类别中的数据进行协同过滤完成推荐,排除了范围异常数据以及恶意评价数据的干扰,避免了对预测结果的影响,最后使用平均绝对误差和均方根误差评判预测结果。实验结果表明,该方法能有效提高Qo S预测的准确率和Web服务的推荐质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
服务可信度论文参考文献
[1].柴玉辉.基于服务可信度优化排序算法的云服务提供商智能选择方法研究[J].电子技术与软件工程.2019
[2].曹继承,朱小柯,荆晓远,吴飞.基于用户可信度的Web服务推荐方法[J].计算机技术与发展.2018
[3].李嘉,洪珂一,熊琭.关于网络服务数据传输可信度评估仿真[J].计算机仿真.2018
[4].马溪溪.面向MSNP服务发现的可信度判别策略优化建模与分析[D].中国计量大学.2017
[5].宫清勃,钮俊,孙秀廷,王奎.基于差值诱导的Web服务评价可信度的评估[J].电信科学.2016
[6].梅宏,周明辉,黄罡,刘譞哲.基于网络的复杂软件可信度和服务质量及其开发方法和运行机理的基础研究年度报告[J].科技创新导报.2016
[7].杨丹榕.基于可信度计算与QoS相结合的Web服务组合优化问题研究[D].东南大学.2016
[8].梁冰.基于旅游信息来源渠道和可信度高低的在线旅游服务提供商发展策略研究[J].经济研究导刊.2015
[9].吴彬,李俊娥.基于动态需求服务反馈的Web业务可信度协同计算[J].计算机应用研究.2015
[10].彭飞,曾学文,刘磊,尤佳莉.基于服务可信度的QoS预测模型[J].网络新媒体技术.2014