基于可信QoS的服務聚類研究

基于QoS偏好的可信：

（1）列舉出服務的QoS，并對其進行量化處理（參照已有論文上的處理方法：負屬性和正屬性分别對待）；

（2）使用者的QoS偏好模型：EQ表示，用矩陣列出

（3）使用者偏好相似度：比如使用者ui和uj的QoS偏好相似度表示為cos（ui，uj）。

（4）利用QoS偏好相似度進行QoS彙總計算，排序。

http://www.doc88.com/p-4925453494680.html 【基于QoS的服務聚類 文獻】

http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=36782&do=blog&id=16154 【基于樣本權重的文本聚類算法研究】

【基于劃分的 K － means 聚類算法】

基于QoS的服務聚類：

對服務實體進行基于QoS偏好可信度的服務聚類，能夠将具有相似QoS屬性的服務實體聚合在同一集，服務請求者根據自身

的QoS期望與最适合的服務實體集進行比較，這樣可以大大減少比較對象數量以降低系統開銷。

基于服務權值的聚類算法： （以K_means算法為基礎）

輸入：服務集S = {S1，S2，...Sn}

輸出：K個簇

步驟：

（1）确定生成的簇的數目K;

（2）遵循一種機制導出K個聚類中心作為簇的質點T = {a1,a2,...ak};

（3）對服務集S中的每一個服務Si逐次算出Sim（Si，aj）1<=j<=k 【Si與aj的相似度】；

（4）選取具有最大的相似度的值G，（MAX(Sim（Si，aj）），将Si并入以aj為聚類中心的簇aj，這樣就

可得到S的一個新的集合C = {a1,a2....ak}

（5）遵循已有的公式重新計算每個簇的中心點；

（6）循環執行（3）-（5），直到聚類準則函數收斂為止。