云计算环境下基于用户偏好的服务选择策略

云计算环境下，服务是指各种抽象的虚拟化的网络资源，伴随着环境的动态化、服务的多样化和用户需求的个性化，服务选择问题越来越重要。把这些服务经过进一步的组合后，以服务组合的方式提供给终端用户，能保证用户能高效地选取服务。本文从用户体验质量的角度，分析云计算环境下用户访问服务的行为特征，利用其访问服务的偏好性，提出基于用户行为偏好的服务选择策略。理论分析和实验结果表明，该策略能保证较高的性能及用户满意度，并能减少时间开销，为用户提供更有效的服务选择方案。

在云计算模型中，用户的需求是服务资源预留的主要依据。而现实中，用户的喜好往往是随着时间的推移变化的，例如新的云服务出现后，用户根据自己的体验，往往会选择新的云服务。

本文提出用户偏好的服务选择策略，该策略通过综合考虑用户个性化的QoS 心理预期，在时间上的变化规律，预测特定时间段内云计算的任务负载分布以及用户QoS 目标，动态调整云计算环境中的服务选择策略，提升整体的资源利用率，实现用户对单位资源满意度最大化。基于用户偏好的服务选择策略建立起一个以时间轴为变量的策略， 将云计算的服务时间划分成不同的服务时间片， 通过对用户偏好进行统计和数据挖掘，得到同类用户的任务分布与QoS 要求在时间轴上的离散分布规律，从而将不同云计算中心的服务时间片根据不同的服务选择策略进行轮转，使云计算系统在用户满意度和时间开销上实现均衡。

2. 相关工作 如文献[1]-[3]所述， 目前大多数云计算的服务选择策略的研究是假设用户无差别。

事实上， 不同的用户有不同的偏好包括他们感兴趣的内容、上网时间等。文献[4]论述了基于全局QoS 约束分解的Web 服务动态选择。事实上，在用户群体基本不变的情况下，影响云计算服务选择的关键因素是用户偏好。文献[5] [6]对于可预测的、长期的、周期性的负载采取主动方式，使用统计和机器学习、研究任务分配、最短路径，建立长期负载模式下的性能模型，文献[7]研究云计算环境下，基于蚁群算法的任务分配，分析大量的负载变化统计数据， 为全局资源多目标优化提供决策支持。

文献[8]研究了用户隐私属性及其分类， 文献[9]研究了用户体验质量(QoE)的模型与评价方法，两者都是从用户的角度进行研究的。

综上所述，目前关于云计算的服务选择着重于分析资源物理位置放置、负载变化等因素的影响，虽然有从用户的角度研究的， 而很少涉及云计算用户偏好对服务选择策略的影响。

在文献[10]中， QoS 评价模型统一认为， QoS 最终是通过用户的满意度来体现的Qos 优劣的统一标准应该是用户的满意度， 因此， 为了满足用户对不同云计算服务的不同需求，研究用户偏好对服务选择策略的影响具有重要的意义。

3. 服务选择模型设计 3.1. 云计算模型 基于云计算的模型如图1 所示，它是一种面向服务的层次化体系结构，包括以下4 层：管理层，主