Web服务信誉度评估模型的研究

－ 2259－ 0 引 言 目前UDDI数据模型和应用开发接口 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 没有涵盖任何 类型的Web服务信任属性，Web服务请求者无法指定如安全 性或可靠性等非功能性服务质量需求，导致用户从 UDDI获 得候选服务之后，有时无法实现有效的Web服务调用。Kim 等人在文献 [1]中研究了 2003年~2004年公共Web服务的使 用情况，其数量并没有明显的增加，只有大约 34%的服务可 用，而且每周大约有 16%的已注册可用的Web服务已经失效。 Clark在文献[2]中指出，48%的UDDI中的注册信息是无效的， 这就导致从 UDDI中查找到的服务信息实际可用性差。因此 研究如何从数量众多、功能相同或相近、服务质量等非功能 特性各异的服务，根据服务质量等应用需求动态地选择出最 能满足用户需求的服务，已成为计算机领域中一个亟需解决 的问题。 文献[3]中给出了一种Web服务信誉度的概念模型，文献 [4]提出了一种扩展的 UDDI模型。文献[5]给出了Web服务信 任类型和信任属性权重的计算方法，文献[6]提出了Web服务 QoS量化概念，本文将以这些研究为基础，通过对现有的UDDI 规范进行扩展，建立一个Web服务信誉度评估模型。在模型 中，通过对Web服务信誉度、信誉关系属性和信任类型进行了 形式化的定义，并在 UDDI中建立一组描述Web服务信誉度 的分类 tModel存储信誉信息，在研究如何进行信誉量化的基 础上，合理地采用主动监视和客户信誉反馈的方法，并结合支 持携带信誉描述信息的服务发布以及基于信誉约束的服务发 现机制，实现有效的发现和调用Web服务的目的。 1 信誉度描述 1.1 信誉定义 Farag Azzedin在文献 [7]中对信任定义为：在某一特定内 容范围内，根据实体行为所体现的可靠程度、安全程度、依赖 程度等，是对实体行为能力的坚定信念；信任在一定范围内， 根据实体间的多次交易而动态变化的；另外，为了建立信任关 系，实体在决策之前也会听取其它实体的意见。文献[5]指出， 信誉是由信誉值表征的客观实体的身份和行为的可信度评估， 信誉值取决于实体可靠性、诚信和性能等。根据以上 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 ，本 文对信誉定义为：信誉是对实体在一定时间和应用环境中所 能给予外界的期望值和可靠程度，信任值的评估主要取决于 实体过去的行为所具体表现的可信度，包括在某些指定内容 方面对Web服务行为的观察，以及其它实体对该实体的推荐 收稿日期：2007-05-16 E-mail：sunsy81@126.com 作者简介：孙素云 (1977－)，女，湖南邵阳人，硕士，讲师，研究方向为分布式计算。 Web服务信誉度评估模型的研究 孙素云 (广东轻工职业技术学院 计算机系，广东 广州 510300) 摘 要：对Web服务的信誉度、信誉关系属性和信任类型进行了形式化的定义，并据此来评估Web服务的信誉行为，考虑到 Web服务信誉度的不确定性，在引入信誉量化概念的基础上，对现有的 UDDI规范进行扩展，提出了Web服务信誉度评估模 型，并深入研究了Web服务的信誉度评估方法及模型的实现 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，与其它的Web服务信誉度模型相比，该模型通过使用客户 反馈、主动监视的机制以及采用第三方权威机构评价Web服务的信誉度，从而保证了信誉度的公平性和有效性。 关键词：Web服务; 信誉度; 主动监视; 客户反馈; 评估模型 中图法分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1000-7024 (2008) 09-2259-03 Research on reputation evaluation model of web service SUN Su-yun (Department of Computer, Guangdong Industry Technical College, Guangzhou 510300, China) Abstract：Considering the uncertainty of web service reputation, reputation, reputation relation attributes and reputaton types for evalua- ting reputation action are defined, and the concept of quantification is introduced, then a reputation evaluation model of web service is put forward by extending actual UDDI criterion, the means of evaluating reputation of web service and the scheme of realizing the model seriously are studied. Comparing to the other reputation models, the model utilized the third-party authoritative institution fully, and used the mechanism of consumer feedbacking and active monitoring for evaluating and adjusting reputation value of web service in the UDDI, therefore, the impartiality and validity of reputation information are ensured. Key words：web service; reputation; active monitor; consumer feedback; evaluation model 2008年 5月计算机 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 与设计 May 2008 第 29卷 第 9期 Vol. 29 No. 9 Computer Engineering and Design － 2260－ 信息，信誉度随时间是递减的。 1.2 信誉关系属性 信誉具有十分广泛的含义，在不同领域信誉所指的内容 及其特点是不完全相同的，根据上面对信誉的定义，我们来分 析信誉关系属性，从而为信誉评估、信誉计算模型的设计提供 了必要依据。一般来说，信任关系不是绝对的，是动态变化 的。A根据与 B交易的历史 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 ，形成 A对 B的直接信任关 系。同时，信任还存在推荐关系，当实体以前没有直接与某个 实体交往时，只能靠别的实体提供的推荐信息作参考，并根据 自己的策略判断推荐信息。另外，信任不是简单的信与不信， 一个实体对另一个实体的信任是有程度的，如从不信任到一 般信任，再到较信任、很信、特别信任是一个连续变化的过程。 因此，信任是在一定取值范围内动态变化的。 1.3 信誉度评估策略 信誉度评估是对一个Web服务在某一时间段内发生的交 易行为所形成的全局评价，本文将Web服务的信誉度交给第 三方权威机构管理，即通过扩展 UDDI评估Web服务历史数 据获得。在具体计算Web服务信誉度的时候，我们主要考虑 主动监视收集的信誉信息、Web 服务消费者反馈的信誉值、 Web服务提供者注册的量化信誉值以及结合信誉的衰减因子， 利用信誉度函数综合得到Web服务的信誉度。信誉度评价实 现对交易各方的行为约束，影响信誉度的主要因素包括调度 事故、调度失败、违约等行为。评估Web服务信誉度的作用主 要体现在以下几个方面。①影响到服务的选择，在既能满足 预算和时间约束，同等价格的前提下，用户可优先选择信誉度 好的服务；②对服务质量要求较高的用户，在满足预算和时间 约束的前提下，宁肯高价选择信誉度好的服务；③信誉度是影 响Web服务 QoS的主要因素。 2 信誉度评估模型 2.1 模型体系结构 信誉度是一个针对Web服务、Web服务提供者以及Web 服务消费者在某一时间段内发生的交易行为所形成的全局评 价，由独立的第三方通过审计历史数据获得。目前 UDDI规 范没有定义如何对Web服务信誉度进行描述 [8]，因此，它也不 支持基于信誉度约束的Web服务发现。本文提出Web服务信 誉度模型的目的就是在不改变 UDDI 规范和实现的前提下， 通过扩展 UDDI的描述能力，提供对Web服务信誉度的描述， 以提供基于信誉度约束的 Web 服务发现机制。基于上述原 则，我们在现有的 UDDI规范上增设了一个信誉度认证中心 的角色，通过信誉量化、主动监视、客户反馈和信誉协商的操 作，实现基于信誉度约束的Web服务发现机制，其体系结构如 图 1所示。 如图 1所示，在模型中我们在 UDDI中为每个 tModel关 联 1个信誉度对象，则利用此对象存储Web服务的信誉度。 Web服务信誉认证中心负责接受服务提供者信誉量化后的服 务注册信息，同时负责对已注册的Web服务进行主动监视， 并接收服务消费者对 Web 服务有关信誉的反馈信息，结合 Web服务信誉度衰减因子，实现对Web服务的信誉度进行动 态调整。 2.2 Web服务信誉类型定义 在分布式的网络环境中，由于同一实体提供的不同应用， 其服务质量也是不同的，所以目前的信任度模型主要针对实 体提供某项应用的能力进行研究 [5]，同时，由于在Web服务应 用中，属性是影响Web服务信誉度的最基本因素。因此，我们 在评估Web服务信誉度的时候，主要考虑Web服务的各种属 性，并使用统一的方式来形式化定义信任类型。 定义 1 信任类型是一个集合 (( r,T),(l1,w1),(l2,w2),⋯)。其 中 r代表被评估Web服务信任度的应用的标识；T代表此应用 被评价的信任度；l1,l2,⋯代表信任类型各属性的标识；w1,w2,⋯ 代表对应下标的属性在信任评估中所占权重。 定义 2 实体的一次行为是该实体对某项应用(即信任类 型)的一次完成情况，可表示为一个集合 ((r, E)，(l1,w1,e1),(l2,w2, e2),⋯)。r代表行为所属的信任类型，E代表这次行为所得到的 评价；l1,l2,⋯；w1,w2,⋯的含义同定义 1；e1,e2,⋯代表这次行为中， 相应下标的属性所得到的评价。 2.3 Web服务信誉度评估 2.3.1 计算行为的各个属性 在现实应用中，不同的Web服务属性存在差别，因此，各 属性应根据实际情况确定其评价方式。不过，既然属性是影 响信任度的最基本因素，则其评价应该是该属性的一元函数， 其公式为 = (1) 为符合属性权重标度的建立含义 [5]，在计算中尽量使用同 类评价函数，并且要求上限要一致，还要统一量纲，从而保证 每次Web服务行为的公平的评估。 2.3.2 服务行为的评价 在得到各属性的权向量和各属性的评价值后，通过计算 各属性的合成权即为对该次Web服务行为的信誉评价，评价 公式为 = (2) 在某次行为评估中Web服务获得的 E值越大，就越能提 高Web服务的信誉度，否则就会导致其信誉度的下降。 2.3.3 信誉度评价 在模型中，我们对Web服务信誉度评估主要考虑 4种因 素：Web服务提供者提供的Web服务信誉值、Web服务消费者 反馈的信誉评价值、UDDI信誉度认证中心对Web服务主动监 视获取的信誉值和Web服务的信誉度衰减因子。根据以上分 析，信誉度的综合评价公式为 = * + * * + * * (3) 图 1 基于 UDDI扩展的 Web服务信誉度评估模型 Negotiation、binding&invoking Publication based on UDDI specification with reputation of Web service Discovery based on UDDI specification and reputation of Web service Service Consumer Reputation of service Evaluating RV Authority Consumer Feedback Authority Monitor RV Attenuation Quantify RV Of Web service Service Provider UDDI tModel—Reput Object ⋯ tModel—Reput Object Feedback － 2261－ 式中：Rv (reputation of service value)——Web服务的信誉值； ——信誉认证中心作为第三方权威机构对Web服务信誉 行为主动监视的信誉评估值，因此 是评估信誉度最大权重的 推荐因子； 为 Web 服务消费者对该 Web 服务信誉行为的 反馈评估值，由于它是对Web服务信誉评估最直接有效的评 价因素，所以 也应是比较大权重的影响因子； 为服务提 供者对提供的Web服务信誉值，由于服务提供者可能夸大他 们提供的Web服务能力来获取更大利益，因此 占的权重应比 较小；同时，服务行为的最大特点随时间进行衰减，因此，我们 引入信誉衰减因子 Et和 Pt来修正与时间相关的评估因素。 3 关键技术 在基于 UDDI扩展的Web服务信誉度评估模型中，在进 行Web服务发布的时候，服务提供者携带信誉分类的描述信 息在 UDDI进行服务注册；在发现服务服务的时候，服务消费 者携带信誉约束的需求信息在 UDDI 中进行 Web 服务查找； 在服务消费者调用Web服务的时候，服务消费者调用反馈操 作向 UDDI信誉度认证中心提供有关信誉的反馈信息；在整 个Web服务运行期间，信誉度认证中心负责定时对所有已注 册的Web服务进行主动监视，并根据Web服务注册、客户反 馈、主动监视得到的信誉值以及结合Web服务的信誉衰减因 子，实现对Web服务的信誉度进行动态评估。 3.1 UDDI扩展 UDDI提供Web服务发布和查找的功能。为了对Web服 务的信誉属性进行描述并提供基于信誉属性的服务发现 [6]，本 文定义了一组表示信誉分类信息的 tModel，如安全性、可靠性 等。在 UDDI规范中，分类信息是以 keyName/keyValue形式表 示的。keyName是一个字符串，是对分类信息的描述；keyValue 是一个整数，惟一标识了分类 tModel中的一个类别。因此，在 本文所定义的信誉分类 tModel中，只能表示一组离散值，需要 在实际的信誉属性值和分类信息之间进行转换，所以我们借 用“量化”概念来表示这种信誉属性值与分类信息 tModel之间 的转换。 3.2 信誉度量化 为了衡量实体之间信誉关系的好坏，本文提出了一种简 单的信任关系量化方法。我们通过引入信誉评估函数量化实 体之间的信誉关系，该函数返回介于 [0,1]之间的实数值来定 量地表达信誉强度。1表示“完全信誉”，0表示“完全不信誉”。 考虑到信任关系不是一成不变的，它可能会随着时间、上下文 环境和事件(实体交易行为)发生变化，这里我们认为信任关系 会发生衰退，引入衰退函数 (t,<)→[0,1]，该函数与时间 t以及 上下文环境有关。 在信誉量化具体实现时，参考文献 [9] 量化方法，调用 Quantify(String xml, bool publish)；其中，xml是以 XML描述的 服务质量通告或需求；publish是量化类型，true表示对信誉通 告进行量化，false表示对信誉需求进行量化，以 XML描述的 信誉分类信息返回结果。 3.3 主动监视 由于很少有组织在发布服务信息后主动对服务信息进行 更新，因此必须提供服务的主动监测机制，由 UDDI信誉度认 证中心主动对服务提供者发起监测请求，监测所有注册服务 的当前运行状态，以提高 UDDI注册中心服务信息的可用性。 本文参考文献[10]Web服务主动监视机制，由信誉度认证中心 定时向注册于其上的服务提供者发送监测请求，并根据监视 返回信息更新服务注册库，动态调整相应Web服务的信誉度， 保证 UDDI上的注册信息的实时有效性。 3.4 客户反馈 信誉度认证中心接受来自服务消费者有关的Web服务信 誉度的反馈信息，并将其保存在 UDDI信誉度认证中心的本 地数据库中，文献[6]的方法，在充分信誉客户的前提下，调用 Feedback()统计Web服务的信誉度信息，并依此分析得到Web 服务的信誉度，以对其消费过的Web服务的信誉度进行动态 评估和调整。 3.5 信誉度更新机制 信誉度体现了 Web 服务对应用所分配任务的服务效果， 信誉度值依赖于Web服务提供服务的历史信息而得到，它是 一个随时间而动态变化的量。在本文中，信誉度由第三方机 构权威机构根据Web服务的服务行为综合评估得到，为了保 证评价的正确性、准确性，我们需要对Web服务信誉度进行更 新，在本模型中，更新分为两种：事件驱动的更新和时间驱动 的更新。事件驱动的更新以 Web 服务一次服务行为为依据， 根据服务行为的信誉情况评估实现；时间驱动的更新指UDDI 定期的主动监视Web服务的信誉属性，并根据信誉因子进行 信誉度评估。同时，将每次得到的评估记录更新到 UDDI信 誉度认证中心，从而允许Web服务消费者在同类服务中根据 信誉度对服务进行选择，实现提供基于信誉度约束的Web服 务发现机制。 4 结束语 信誉度的评价为服务请求者正确选择Web服务提供了依 据，它通过对一个Web服务过去的信誉“表现”进行综合，为 预期的信誉行为做出评价。本文在不改变当前的 UDDI规范 的前提下，通过对现有的 UDDI规范进行扩展，建立一个Web 服务的信誉度评估模型，并深入研究了信誉度评估的方法及 模型的实现思路。 与已有的Web服务信誉度模型相比，本模型采用使用第 三方权威机构的评价Web服务的信誉度，并采用分类 tModel 来描述Web服务的信誉度，允许系统根据Web服务的信誉行 为记录，对其信誉度进行动态调整，从而保证Web服务的信誉 度值公平、有效和准确。 参考文献: [1] Kim S M, Rosu M C. 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(下转第 2308页) － 2308－ 其中： =｛ ,｝, +1, = = + 2 ,， =｛ ,｝, +1, = = + 2 ,。 在视频文字小波分解的各层 Ci中获得代表第 i层小波分 解后的低频分量，它能够有效地表征视频字幕的轮廓信息，如 图 1所示，经过行列分割后能为字幕匹配识别提供较好的字 符特征。 2 基于相以性度量的视频文字匹配识别 设字幕模板库中的字符图像为 g(x,y) (其中 x=0,1,⋯,U-1； y=0,1,⋯,V-1)，待匹配字幕图像为 f(x,y) (其中 x =0,1,⋯,M-1； y=0,1,⋯,N-1)，用 , 表示其匹配累加误差，其计算公式如下 , = = 0 1 = 0 1 , , (1) 相似性度量计算公式如下 [4] , =｛ = 0 1 = 0 1 , × , ｝/｛ ( = 0 1 = 0 1 , 2)1/2× ( = 0 1 = 0 1 , 2)1/2｝ (2) 其中 = 1 = 0 1 = 0 1 , = 1 = 0 1 = 0 1 , 其匹配识别步骤为： 步骤 1 首先对待匹配字符图像 f和模板库中的字符图像 g分别作 N级小波分解，并保留积各级分解后的低频部份 Ci。 步骤 2 用误差累加式(1)粗略查找可能匹配的视频字符。 设一经验阈值 T，当 , 累加值超过 T时，则认为不匹配，转 向下一视频字符，计算新的 , 并进行比较。 步骤 3 重复执行步骤 2，求得 , 最小的前 10个字符。 步骤 4 运用式(2)分别计算这 10个字符的相关度，求得 相关度最大的字符即为所要匹配字符，完成视频文字的识别。 3 实验及分析 实验中选取了电影、MTV、国际时讯等节目片断中的 15 个字幕文字作为训练样本，并采用 50个字幕样本进行识别测 试，部份测试结果如表 1所示。 实验结果表明基于小波变换和相似性度量的视频文字识 别算法在识别率上基本能满足当前视频分析的要求。 4 结束语 首先对单个视频字幕图像进行 N层小波分解，获得该视 频文字的低频分量，以表征视频字幕的轮廓信息，这有效地避 免了复杂背景等因素的影响。再借助相似性度量方法实现了 视频文字的匹配识别，取得较好实验效果。 参考文献: [1] 欧国斌,张利,谢攀.视频信号中实时字幕信息的提取方法[J].清 华大学学报(自然科学版),2002,42(7):869-872. 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