基于QoS感知的个性化云媒体服务选择算法研究

摘要

云媒体作为一种特殊云计算模式的应用领域，已经随着云计算的发展和应用，成为媒体服务领域最为热门的研究课题之一。云媒体可以有效地处理多媒体服务并且提供大量媒体应用，由于其灵活性和敏捷性，与传统的媒体服务相比，云媒体服务具有许多商业上的优势，这促进了许多媒体服务组织开发新的服务并且融合他们已有的媒体应用在云媒体环境中，近年来，尤其在办公学习、广电通信、医疗卫生、电影和音乐推荐和电子旅游等领域具有广阔的应用前景。随着云媒体服务的快速发展，大量的服务提供者出现，他们可以以不同的价格和表现等级提供相似的服务。为了给用户选择合适的服务，用户的需求以及服务的QoS等级是服务选择需要考虑的重点。因此，获得服务QoS表现并且根据每一个用户的偏好为用户选择合适的服务，提高服务质量以及用户满意度是目前研究的重要任务。
　　基于上述分析，本文主要从服务选择方面进行服务质量的优化。针对云媒体环境，对服务选择的相关技术进行分析，考虑到云媒体动态性以及媒体服务的多样性的特征，尝试利用QoS预测技术以及TOPSIS技术，结合用户对于多媒体服务的QoS偏好选择服务，提出了一种基于云媒体服务QoS感知的个性化服务选择算法PCSSQ(Personalized Cloudmedia Service Selection based onQoS-aware)。该算法首先根据用户云媒体服务请求获得用户媒体服务QoS偏好，利用可用媒体服务的QoS历史信息以及多元线性回归技术计算出每个服务的QoS预测模型，并根据媒体服务的QoS指标计算出每个服务的QoS预测值，并且对媒体服务进行过滤;其次，利用TOPSIS算法，结合用户对于媒体服务QoS各指标的偏好，获得与理想服务相似度最大的媒体服务并将其提供给用户。
　　本文的创新点在于考虑到仅靠媒体服务提供的默认QoS参数进行服务选择的不足，提出了利用多元线性回归技术的QoS的预测，并且在此基础上引入相似度的概念，结合用户偏好，利用TOPSIS技术，为用户选择与理想服务相似度最大的媒体服务，提高云媒体服务质量以及用户的满意度。
　　云媒体服务选择算法的研究已经成为服务选择技术研究的热点问题。在云媒体环境中，一个有效的媒体服务选择算法能够很好的结合服务质量，用户偏好确保为用户选择其满意的服务，同时提供能够满足满足其个性化需求的QoS，具有一定理论意义和实践价值。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 云媒体发展背景及前景

1．1．2 云媒体服务选择的重要性

1．2 研究现状

1．2．1 云媒体服务研究现状

1．2．2 云媒体服务选择研究现状

1．3 本文介绍

1．3．1 本文研究内容

1．3．2 本文组织结构

1．4 本章小结

2 云媒体服务概述

2．1 云媒体概述

2．1．1 云媒体分类

2．1．2 云媒体面临的挑战

2．2 云媒体服务

2．2．1 云媒体服务类型

2．2．2 云媒体部署方式

2．2．3 云媒体服务质量

2．3 云媒体服务体系架构

2．3．1 面向服务架构SOA和多代理技术

2．3．2 云媒体服务体系架构模型

2．4 本章小结

3 服务选择的相关技术及其在云媒体中的应用

3．1 服务过滤研究

3．1．1 帕累托最优技术(Pareto optimality)

3．1．2 QoS预测技术

3．2 服务排序研究

3．2．1 多准则决策概述

3．2．2 多准则决策基本概念

3．2．3 多准则决策方法分类

3．3 云媒体服务选择

3．4 本章小结

4 基于QoS感知的个性化云媒体服务选择算法研究

4．1 研究环境

4．2 云媒体服务过滤

4．2．1 基于多元线性回归的云媒体服务QoS预测

4．2．2 基于QoS预测的云媒体服务过滤

4．3 云媒体服务排序

4．3．1 用户偏好定义

4．3．2 基于用户偏好的云媒体服务排序

4．4 PCSSQ算法

4．5 本章小结

5 仿真环境与性能分析

5．1 仿真工具介绍

5．1．1 概述

5．1．2 仿真软件介绍

5．2 仿真设置

5．3 性能分析

5．3．1 服务性能比较

5．3．2 用户满意度性能比较

5．4 本章小结

6 总结与展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果