面向Web服务筛选的QoS预测算法【附代码】

面向Web服务推荐的QoS预测算法解析主要内容：本研究聚焦于Web服务推荐中的服务质量（QoS）预测算法。首先，介绍Web服务推荐的背景及QoS的重要性。接着，提出一种新型预测算法，通过利用位置信息和用户历史行为数据来提升预测准确性。研究将使用实际服务数据进行实验，评估算法的性能，并探讨其在实际应用中的潜力。希望本研究能够推动Web服务推荐系统的发展，提高用户体验。文档说明：本文阐述了服务质量、位置信息、隐私保护、QoS预测、Web服务推荐、核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。面向Web服务推荐的QoS预测算法解析通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路随着“互联网+”的快速发展和深度应用，Web服务作为其中支持异构系统互操作、分布式应用系统协作和数据共享的重要技术，已成为跨行业、跨平台业务协同中不可或缺的“数字纽带”。一方面用户能够根据本身的业务需求调用相应的Web服务实现业务功能，而不必重新学习和实现具有等价功能的具体服务;另一方面服务提供商通过提供Web服务也可以获得相应的利益。在这样的背景下，互联网上部署的Web服务越来越多，随之其中具有等价功能的Web服务也不断增加，由此导致Web服务的信息过载问题日益严峻。QoS作为度量Web服务响应时间、吞吐量等非功能性服务质量的重要属性，可以有效区分和评价具有等价功能的Web服务，因而基于QoS的Web服务推荐已经成为解决Web服务信息过载的重要举措。然而，在实际应用场景中QoS数据不仅稀疏且影响因素众多，不同应用场景中QoS的影响因素更是存在差异，如果不能面向应用场景准确预测未知的QoS则很难从众多具有等价功能的Web服务中为用户推荐合适的Web服务。本文针对具有不同影响因素的QoS预测需求，结合Web服务的QoS数据特征、用户和Web服务的所属自治系统、综合位置及其相关性以及QoS数据隐私等信息，设计并实现了适合不同场景的QoS预测算法，从而提高和改善了Web服务推荐的有效性和用户体验。具体来讲，本文的创新工作可总结为如下内容:(1)针对无时空信息的场景中因QoS数据分布差异而隐含的潜在局部数据特征对QoS预测准确性的影响问题，提出了一种Web服务质量特征感知的QoS预测算法ALSHMF。通过实验分析发现“Web服务的QoS数据确实存在分布差异，且该差异与QoS预测准确性相关”这一客观事实和原因;基于此，扩展传统的Jaccard相似性计算方法并将其与局部敏感哈希算法融合，以提高QoS潜在局部数据特征的感知能力，实现具有相似QoS潜在局部数据特征的Web服务邻居选择。接着，基于Web服务邻居关系和QoS整体数据特征引入矩阵分解和加权机制实现QoS的准确预测。实验结果表明，因QoS数据分布差异而隐含的潜在局部数据特征是影响QoS预测准确性的重要因素;融合潜在局部数据特征感知和加权机制能够有效提高预测准确性。(2)大量研究表明用户和Web服务的时空信息是影响QoS预测准确性的重要因素。于是在Web服务质量特征感知的基础上，针对具有时空信息的场景中用户和Web服务的所属自治系统、综合位置及其相关性对QoS预测准确性的影响问题，提出了一种基于位置感知和深度神经网络的QoS预测算法LDNN。以串联的方式实现数据预处理、特征学习神经网络和QoS预测神经网络的连接，构建自底而上的层次数据处理模型，然后以统一的损失函数进行模型训练，实现用户和Web服务的所属自治系统、综合位置信息中的高维非线性特征学习，并利用学习到的特征和处理获得的综合位置相关性实现QoS的准确预测，从而提高Web服务推荐的有效性。实验结果表明，用户和Web服务的所属自治系统、综合位置及其相关性可以为QoS的准确预测提供有价值的信息;融合所属自治系统和综合位置及其相关性的LDNN可以有效提高预测准确性，并且在矩阵密度不同的数据集中LDNN均有较好的预测效果。(3)除了时空信息，涉及用户隐私的应用场景对QoS数据隐私安全也提出了要求。于是在位置感知的基础上，针对具有隐私保护需求的场景中Web服务的QoS数据隐私安全和混合信息对QoS预测准确性的影响问题，提出了一种具有隐私保护功能的混合QoS预测算法DVO+LCLMF。引入空间向量旋转，构建基于保角变换的隐私保护算法DVO，利用向量旋转实现QoS数据的混淆。通过Web服务的位置信息和QoS特征聚类实现Web服务的多重邻居选择，然后基于多重邻居关系引入矩阵分解模型，构建Web服务位置和QoS特征感知的QoS预测算法LCLMF，并将LCLMF与DVO融合，从而同时实现历史QoS数据的隐私保护和未知QoS的准确预测。实验结果表明，DVO+LCLMF不仅可以在保持QoS数据可用性不变的同时保护其隐私，还可以综合利用Web服务的位置信息和QoS特征提高预测准确性;与LCLMF相比，具有隐私保护功能的DVO+LCLMF的MAE和RMSE平均波动范围均小于0.6%。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%面向Web服务推荐的QoS预测算法解析%加载数据集numSamples=311;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=311;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=311;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=311;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=311;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

结果

常见算法与模型应用本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky2301各类智能优化算法改进及应用1.1三维装箱优化1.2配电网重构优化1.3优化调度1.4优化路由1.5微电网优化1.6优化分配1.7优化库存1.8优化充电1.9优化发车1.10优化覆盖1.11车间调度优化1.12优化选址1.13生产调度优化1.14优化位置1.15优化控制1.16优化组合1.17水库调度优化1.18优化设计1.19集装箱船配载优化1.20优化成本1.21水泵组合优化1.22医疗资源分配优化1.23优化电价1.24公交排班优化1.25优化布局1.26优化参数1.27货位优化1.28可视域基站和无人机选址优化1.29优化吸波1.30优化指派1.31智能交通灯优化1.32优化运行1.33优化调配1.34优化资源利用1.35智能分拣优化1.36物流中心选址优化1.37投资组合优化1.38用水调度优化1.39数据中心能源优化1.40广告投放优化1.41广告竞价优化1.42库存管理优化1.43供应链优化1.44能源效率优化1.45网络流量优化1.46冷库管理优化1.47电压控制优化1.48资源共享优化1.49优化位置选址1.50生产线效率优化2机器学习和深度学习分类与预测2.1机器学习和深度学习分类2.1.1CNN卷积神经网络分类2.1.2SVM支持向量机分类2.1.3XGBOOST分类2.1.4BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.5BP神经网络分类2.1.6RF随机森林分类2.1.7KNN分类2.1.8MLP全连接神经网络分类2.1.9LSTM长短时记忆网络分类2.1.10PNN概率神经网络分类2.1.11GRU门控循环单元分类2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13SCN随机配置网络模型分类2.1.14RELM鲁棒极限学习机分类2.1.15KELM混合核极限学习机分类2.1.16DBN深度置信网络分类2.1.17ELMAN递归神经网络分类2.1.18DELM深度学习极限学习机分类2.1.19GRNN广义回归神经网络分类2.1.20ELM极限学习机分类2.1.21OVO多分类支持向量机2.1.22Adaboost分类2.1.23CatBoost分类2.1.24LightGBM分类2.1.25神经自适应共振分类(ART)2.1.26离散选择模型分类(DCM)2.1.27阈值神经网络分类2.2机器学习和深度学习预测2.2.1ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.2ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.3ANN人工神经网络预测2.2.4BF粒子滤波预测2.2.5DKELM回归预测2.2.6ESN回声状态网络预测2.2.7FNN前馈神经网络预测2.2.8GMM高斯混合模型预测2.2.9GMDN预测2.2.10GRNN广义回归神经网络预测2.2.11GRU门控循环单元预测2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.13RELM鲁棒极限学习机预测2.2.14RF随机森林预测2.2.15RBF径向基函数神经网络预测2.2.16RNN循环神经网络预测2.2.17RVM相关向量机预测2.2.18SVM支持向量机预测2.2.19TCN时间卷积神经网络预测2.2.20XGBoost回归预测2.2.21模糊预测2.2.22奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.2.23SARIMA季节性自回归综合滑动平均模型预测2.2.24Prophet模型时间序列预测2.2.25LightGBM回归预测2.2.26ARIMA-GARCH组合预测2.2.27深度多层感知机预测2.2.28Transformer时间序列预测2.2.29Seq2Seq模型预测2.2.30SARIMA-LSTM混合模型预测2.2.31自编码器预测2.2.32LMS最小均方算法预测2.2.33BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.34BLS宽度学习神经网络预测2.2.35BP神经网络预测2.2.36CNN卷积神经网络预测2.2.37DBN深度置信网络预测2.2.38DELM深度学习极限学习机预测2.2.39LSTM长短时记忆网络预测2.2.40模型集成预测2.2.41高维数据预测2.2.42多变量时间序列预测2.3机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测PM2.5浓度预测SOC预测产量预测车位预测虫情预测带钢厚度预测电池健康状态预测电力负荷预测房价预测腐蚀率预测故障诊断预测光伏功率预测轨迹预测航空发动机寿命预测汇率预测混凝土强度预测加热炉炉温预测价格预测交通流预测居民消费指数预测空气质量预测粮食温度预测气温预测清水值预测失业率预测用电量预测运输量预测制造业采购经理指数预测产品推荐系统库存需求预测员工离职预测网络入侵检测金融欺诈检测社交媒体情绪预测自然灾害预测图像分割预测视频行为预测心电异常预测脑电波分类汽车故障预测智能家居用电量预测3图像处理方面3.1图像边缘检测3.2图像处理3.3图像分割3.4图像分类3.5图像跟踪3.6图像加密解密3.7图像检索3.8图像配准3.9图像拼接3.10图像评价3.11图像去噪3.12图像融合3.13图像识别3.13.1表盘识别3.13.2车道线识别3.13.3车辆计数3.13.4车辆识别3.13.5车牌识别3.13.6车位识别3.13.7尺寸检测3.13.8答题卡识别3.13.9电器识别3.13.10跌倒检测3.13.11动物识别3.13.12二维码识别3.13.13发票识别3.13.14服装识别3.13.15汉字识别3.13.16红绿灯识别3.13.17虹膜识别3.13.18火灾检测3.13.19疾病分类3.13.20交通标志识别3.13.21卡号识别3.13.22口罩识别3.13.23裂缝识别3.13.24目标跟踪3.13.25疲劳检测3.13.26旗帜识别3.13.27青草识别3.13.28人脸识别3.13.29人民币识别3.13.30身份证识别3.13.31手势识别3.13.32数字字母识别3.13.33手掌识别3.13.34树叶识别3.13.35水果识别3.13.36条形码识别3.13.37温度检测3.13.38瑕疵检测3.13.39芯片检测3.13.40行为识别3.13.41验证码识别3.13.42药材识别3.13.43硬币识别3.13.44邮政编码识别3.13.45纸牌识别3.13.46指纹识别3.14图像修复3.15图像压缩3.16图像隐写3.17图像增强3.18图像重建3.19图像特征提取3.20图像形态学处理3.21图像旋转3.22图像反转3.23图像去模糊3.24图像颜色调整3.25多尺度分解3.26图像超分辨率3.27背景分离3.28热成像分析4路径规划方面4.1旅行商问题（TSP）4.1.1单旅行商问题（TSP）4.1.2多旅行商问题（MTSP）4.2车辆路径问题（VRP）4.2.1车辆路径问题（VRP）4.2.2带容量的车辆路径问题（CVRP）4.2.3带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）4.2.4带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）4.2.5带距离的车辆路径问题（DVRP）4.2.6带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）4.2.7带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）4.2.8带距离的多车辆路径问题（MDVRP）4.2.9同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）4.2.10带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）4.2.11带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）4.3多式联运运输问题4.4机器人路径规划4.4.1避障路径规划4.4.2迷宫路径规划4.4.3栅格地图路径规划4.5配送路径规划4.5.1冷链配送路径规划4.5.2外卖配送路径规划4.5.3口罩配送路径规划4.5.4药品配送路径规划4.5.5含充电站配送路径规划4.5.6连锁超市配送路径规划4.5.7车辆协同无人机配送路径规划4.6无人机路径规划4.6.1飞行器仿真4.6.2无人机飞行作业4.6.3无人机轨迹跟踪4.6.4无人机集群仿真4.6.5无人机三维路径规划4.6.6无人机编队4.6.7无人机协同任务4.6.8无人机任务分配4.7无人驾驶路径规划4.8智能停车路径规划4.9多目标路径规划4.10动态路径优化4.11即时路径更新4.12混合动力汽车路径规划4.13高速公路车辆协调4.14矿山运输路径规划4.15智能仓储路径规划5语音处理5.1语音情感识别5.2声源定位5.3特征提取5.4语音编码5.5语音处理5.6语音分离5.7语音分析5.8语音合成5.9语音加密5.10语音去噪5.11语音识别5.12语音压缩5.13语音隐藏5.14语音关键词检测5.15语音身份验证5.16语音情绪转换5.17语音唤醒词检测5.18语音转写5.19声纹识别5.20语音分类5.21语音降噪算