论文研究QoS多层本体的双向度量模型.pdf

针对传统质量评估模式中指标权重赋值依据单一的问题，首先将服务描述本体分为共享本体和专属本体两个抽象层次，构建具有“抽象-应用-度量”多层结构的QoS本体，用于QoS度量的对象描述和数据采集；然后建立基于深度信任网络和回归模型的双向度量模型DM-QSM，将服务描述信息和类似服务历史数据作为训练样本数据集对DM-QSM进行正向训练，再结合用户反馈对DM-QSM进行逆向调优，以实现QoS度量指标权重及其偏好度的自适应调节。最后选用可编程建模环境NetLogo为实验平台、公共服务数据集QWS为训练样本集、电子商务应用服务为测试样本集，验证了DM-QSM的可行性和有效性。