胡軍+肖德育+陳燦

摘 要：針對(duì)云服務(wù)選擇過程中，用戶難以選擇可信、可用、可靠的云服務(wù)問題，本文提出一種基于信任度變化趨勢(shì)，并結(jié)合QoS服務(wù)質(zhì)量的云服務(wù)選擇模型.首先，信任度的計(jì)算分為兩部分，一部分根據(jù)貝葉斯原理計(jì)算信任度值，另一部分是將歷史信任度值進(jìn)行最小二乘的擬合，得到能更準(zhǔn)確地反映信任度值的變化趨勢(shì)值，根據(jù)信任度變化趨勢(shì)值對(duì)信任度值進(jìn)行修正，確定其綜合信任度值.然后，根據(jù)云服務(wù)的QoS量化模型，計(jì)算得到客觀的QoS值，在此基礎(chǔ)上，引入了信息熵的概念來(lái)確定可信參數(shù)加權(quán)的問題，從而得到最優(yōu)的服務(wù)選擇.仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型能夠體現(xiàn)云服務(wù)主體信任度的變化，增強(qiáng)云服務(wù)選擇的預(yù)判能力，有效地提高服務(wù)選擇的成功率.

關(guān)鍵詞：云服務(wù)；信任度變化趨勢(shì)值；貝葉斯原理；最小二乘方法；服務(wù)質(zhì)量；信息熵

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-2974（2016）10-0126-08

Abstract： In order to improve the efficiency of cloud service selection and to guarantee trustworthy， available and reliable cloud service， a new model of cloud service selection based on trust trend was proposed. Base on this model， we firstly calculated the determined trust value in two parts： trust value and trust trend value （TTV）. Trust value was calculated with Bayes theorem. Trust trend value was calculated with least squares linear regression. Trust trend value aims to illustrate the trust trend of changes in a given period. Then， we obtained the objective QoS value in the QoS quantitative model of could services. At the same time， the measuring strategy of trust relationship among cloud services was designed based on information entropy. The experiment result shows that this method can reflect changes in trust cloud services， enhance the predictive ability and effectively improve the success rate of cloud service selection.

Key words：cloud service； trust trend value； Bays theorem； least square linear regression； quality of service； information entropy

云計(jì)算以按使用量付費(fèi)的計(jì)算資源共享池的方式提供可用的、便捷的、按需的云服務(wù).它包括3個(gè)層次的服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）以及軟件即服務(wù)（SaaS），其中IaaS為消費(fèi)者提供完善的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，如硬件服務(wù)器租用，PaaS是將軟件研發(fā)平臺(tái)作為一種服務(wù)提供給消費(fèi)者，SaaS是通過網(wǎng)絡(luò)向消費(fèi)者提供軟件的模式.由于云服務(wù)資源具有異構(gòu)性、不確定性、動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)，在進(jìn)行云服務(wù)選擇的過程中往往會(huì)導(dǎo)致多方面的問題，一方面是由于云環(huán)境下服務(wù)提供商數(shù)量眾多，會(huì)出現(xiàn)不同的服務(wù)提供商（SP，services provider）提供相同或相似而服務(wù)質(zhì)量（QoS， quality of service）卻各異的云服務(wù)的情況，但是由于用戶個(gè)體專業(yè)水平的差異，很難根據(jù)服務(wù)提供商SP提供的QoS屬性來(lái)選擇滿足自己要請(qǐng)求的云服務(wù).另一方面，由于部分服務(wù)提供商可能提供虛假的、不可信的服務(wù)信息參與到服務(wù)選擇的過程中，導(dǎo)致了有的服務(wù)使用者需要多次的服務(wù)請(qǐng)求才能得到真實(shí)可靠的服務(wù)，服務(wù)選擇的效率不高.根據(jù)QoS度量的綜合評(píng)估選擇云服務(wù)提供商，是云服務(wù)選擇的一般做法.目前的研究，一般只是簡(jiǎn)單的將信任度作為一個(gè)QoS聚合的一個(gè)屬性值來(lái)計(jì)算，這樣往往導(dǎo)致了信任度的動(dòng)態(tài)性得不到很好的體現(xiàn)，并且單一的信任度屬性值雖然能夠反映一定時(shí)期內(nèi)信任度的積累，但是并不能體現(xiàn)完整的信任度狀態(tài)，尤其是信任度的變化趨勢(shì).

針對(duì)云服務(wù)選擇的研究，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者做了很多工作，比如多目標(biāo)的遺傳算法、粒子群算法PSO[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[2]，這些方法的應(yīng)用一般是針對(duì)一個(gè)相對(duì)靜止的場(chǎng)景，而在云計(jì)算環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的產(chǎn)生和消失往往是動(dòng)態(tài)的，所以需要解決云計(jì)算環(huán)境中服務(wù)的真實(shí)性判斷、選擇服務(wù)算法時(shí)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的了解程度[3]以及云服務(wù)的信任度等一系列問題.

針對(duì)這些問題，同時(shí)為了保證服務(wù)選擇算法的成功，基于對(duì)服務(wù)主體信任度的研究就顯得尤其重要，馬友等[4]提出了一種新的QoS度量的ESOW算法，ESOW算法根據(jù)用戶的主觀偏好權(quán)重和客觀權(quán)重兩部分綜合得到，用戶主觀權(quán)重的計(jì)算是基于自適應(yīng)的SWDM算法，同時(shí)根據(jù)OWDM算法計(jì)算得到客觀權(quán)重.Sarbjeet[5]提出了一種根據(jù)云服務(wù)使用者的過往經(jīng)歷和第三方的服務(wù)推薦信任評(píng)估機(jī)制；DAS A等[6]提出了一種能夠有效地對(duì)惡意的Agent策略的行為進(jìn)行新人評(píng)估的動(dòng)態(tài)信任計(jì)算模型ST，它主要通過分析和評(píng)估相關(guān)的所有要素，從而作出正確決策；ZHOU Ao等[7]從服務(wù)提供商的利益最大化的角度出發(fā)，從價(jià)格分配以及請(qǐng)求迫切性出發(fā)，提出了一種動(dòng)態(tài)虛擬資源租賃方法；曹潔等[8]根據(jù)社會(huì)學(xué)中人際關(guān)系，并且結(jié)合用戶滿意度評(píng)價(jià)、推薦評(píng)價(jià)以及第三方監(jiān)管反饋，提出了新的可信度量模型；張琳等[9]根據(jù)行為以及信息服務(wù)的動(dòng)態(tài)性，結(jié)合相關(guān)等級(jí)因子、屬性因子、間隔因子、懲罰因子等4種因子，提出了一種新的動(dòng)態(tài)信任監(jiān)控模型；Abawajy[10]提出了一種基于信譽(yù)的分布式信任管理框架，該框架可以通過過往經(jīng)驗(yàn)、信任等級(jí)一級(jí)誠(chéng)實(shí)度來(lái)決定云計(jì)算實(shí)體的信任值.綜合上述研究，本文提出了一種基于信任度變化趨勢(shì)的云服務(wù)選擇模型，通過直接信任度和推薦信任度綜合計(jì)算信任度值，同時(shí)為了更全面地反映出信任度的完整信息，該模型中引入了信任度變化趨勢(shì)值（TTV trust trend value）的概念，通過信任度變化趨勢(shì)值對(duì)綜合信任度值進(jìn)行預(yù)判的修正，在此基礎(chǔ)上，引入了信息熵的概念來(lái)解決可信參數(shù)的加權(quán)的問題，從而將綜合信任度值和QoS值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到最優(yōu)的云服務(wù)選擇.

1 云服務(wù)主體的信任度及變化趨勢(shì)描述

本文從2個(gè)方面來(lái)綜合評(píng)估云計(jì)算服務(wù)主體的信任度：1）云服務(wù)使用者（SC）根據(jù)自己以往與云服務(wù)提供者（SP）的服務(wù)交易情況，對(duì)云服務(wù)提供者進(jìn)行直接信任度Tdt評(píng)估；2）其他對(duì)同一SP有相同交易經(jīng)歷的云服務(wù)使用者向SC推薦該服務(wù)資源的推薦信任度Trt.

1.1 定義與說明

本文所述系統(tǒng)的服務(wù)反饋結(jié)果可用positives、negatives二值表示.因此服務(wù)提供者的信任度值可定義為其提供好服務(wù)的概率P，也就是利用評(píng)價(jià)信息盡量精確地反映提供好服務(wù)的概率P.云計(jì)算的過程包括3個(gè)主要的實(shí)體：

定義1 Service Provider：表示為proj，表示第j個(gè)服務(wù)提供商，該節(jié)點(diǎn)可以向使用者提供用戶的云服務(wù)請(qǐng)求所需要的資源.

定義2 Service Customer：表示為useri，i表示第i個(gè)服務(wù)請(qǐng)求用戶，該節(jié)點(diǎn)可以向服務(wù)中介發(fā)出服務(wù)請(qǐng)求的信息，并且能夠向服務(wù)中介提供服務(wù)歷史以及服務(wù)結(jié)果.作為對(duì)proj的評(píng)價(jià)，用戶useri對(duì)proj 的評(píng)價(jià)定義為二元組.

定義3 Service Broker ：表示為broker，負(fù)責(zé)處理請(qǐng)求響應(yīng)及管理，并且負(fù)責(zé)對(duì)useri反饋信息的處理，向useri提供proj節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)信息.

1.2 直接信任度與推薦信任度

直接信任度值是通過兩交易實(shí)體以往的歷史交易信任度反饋信息來(lái)計(jì)算獲得，在計(jì)算信任值的過程中，引入基于貝葉斯理論[11]來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的信任值，描述的過程如下：

可以將信任度值轉(zhuǎn)為到區(qū)間[0，1]的范圍，由于信任度變化趨勢(shì)值（TTV）反映的是信任度的變化趨勢(shì)，TTV的高低反映了信任度變化的好壞，所以可以根據(jù)TTV的值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)信任度的值.TTV越高，說明該主體的信任度值處于一個(gè)遞增的狀態(tài)，反之，則表明該主體由于提供了虛假的信息，使得信任度處于一個(gè)下降的趨勢(shì).

同時(shí)，在選取信任度變化趨勢(shì)值范圍的時(shí)候，不同的信任度變化趨勢(shì)值范圍都會(huì)歸一化到[0，1]的區(qū)間，所以選取不同的區(qū)間，并不會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有太大影響，但是為了反映用戶的真實(shí)信任反饋行為，本文選取了ebay，Amazon等電商平臺(tái)的信任度變化趨勢(shì)值集中的范圍[-0.875，0.875].

2 求解量化模型QoS值

QoS描述了一個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)滿足消費(fèi)者需求的能力.可以從很多方面來(lái)描述服務(wù)質(zhì)量， 如響應(yīng)時(shí)間、執(zhí)行時(shí)間、吞吐量、有效性、可靠性等.他們分別從不同的角度反映了服務(wù)性能.本文從響應(yīng)時(shí)間（Time）、費(fèi)用（Cost）、有效性（Availability）、可靠性（Reliability）等4個(gè)方面來(lái)考慮云服務(wù)的QoS屬性， 而其他的因?yàn)橥瑯涌梢愿鶕?jù)用戶的評(píng)價(jià)來(lái)得到.對(duì)于服務(wù)性能的計(jì)算可以通過用戶反饋或者第三方監(jiān)測(cè)機(jī)制來(lái)計(jì)算，如可以通過計(jì)時(shí)器代碼計(jì)算信任代理機(jī)構(gòu)中的響應(yīng)時(shí)間的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo).

假設(shè)有一組n個(gè)滿足功能性需求的服務(wù)，則每組對(duì)應(yīng)QoS屬性的向量設(shè)定為： Qj=（qt，qc，qa，qr） j=1，2，3…，n，qt，qc，qa，qr分別表示j服務(wù)資源相應(yīng)的響應(yīng)時(shí)間、費(fèi)用、有效性以及可靠性.又因?yàn)檫@幾個(gè)屬性之間的數(shù)值跨度比較大，所以需要對(duì)所有QoS屬性進(jìn)行歸一化的轉(zhuǎn)換.其中q+，q-分別表示正負(fù)QoS屬性歸一表示之后的值，它們的歸一轉(zhuǎn)換方式分別是：

式（15）表明屬性與性能呈負(fù)相關(guān)，即屬性值越大，性能越差，比如響應(yīng)時(shí)間，費(fèi)用等；式（16）表示屬性與性能呈正相關(guān)，即屬性值越大，性能越好，比如可靠性等.qmax ，qmin 分別表示該屬性組中的最大值、最小值.則QoS的值可以通過各屬性進(jìn)行線性加權(quán)得到：

3 基于信息熵的最優(yōu)服務(wù)選擇策略

云計(jì)算環(huán)境下的最優(yōu)服務(wù)選擇不僅和QoS值有關(guān)，還和用戶反饋的信任度值有密切關(guān)系，信任度值

是用戶對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的全面反映，以往的研究中僅僅從純QoS的角度來(lái)分析，有的雖然考慮了信任度值，但是也只是考慮交互過程的信任度，將信任度值量化為一個(gè)單一的QoS值，缺少對(duì)服務(wù)可信度的深入研究.本文認(rèn)為對(duì)于最優(yōu)云服務(wù)選擇應(yīng)該結(jié)合信任度與QoS兩個(gè)方面同時(shí)考慮，僅考慮任何單一方面都不合理.同時(shí)針對(duì)現(xiàn)有的研究中只是將信任度量化成一個(gè)單一的數(shù)值來(lái)進(jìn)行信任度的評(píng)估，不能很好地反映信任度隨時(shí)間變化的問題，本文將信任度變化趨勢(shì)值（TTV）融入到服務(wù)選擇的計(jì)算過程中，并且結(jié)合信息熵的概念來(lái)確定信任度和QoS之間的參數(shù)權(quán)重，從而得到最優(yōu)的服務(wù)選擇策略.

信息熵是用于度量信息量的一個(gè)概念，常被用于較粗略地給出信息的不確定性度量值.信息熵在事件發(fā)生之前，它是結(jié)果不確定性的量度，在事件發(fā)生之后，它是從該事件中所得到的信息量度.因此，事件的信息熵既是一個(gè)事件信息量的量度，又可包含為事件本身中的相關(guān)信息[12].

下面給出基于信任度變化趨勢(shì)值的云服務(wù)選擇策略過程：

1）服務(wù)中介（service broker）收到服務(wù)使用者（useri）提出的服務(wù)選擇請(qǐng)求.

2）服務(wù)中介通過分析服務(wù)請(qǐng)求，選擇滿足用戶功能性需求的服務(wù)提供商（proj）.

3）根據(jù)式（7），服務(wù)使用者通過直接信任度值以及間接信任度值得到綜合的信任度值.

4）根據(jù)式（8），擬合得到服務(wù)提供商的信任度變化趨勢(shì)值TTV.

5）根據(jù)式（17）得到總體的服務(wù)質(zhì)量的量化QoS值以及公式（21）對(duì)信任度值進(jìn)行修正，并且通過信息熵計(jì)算得到相應(yīng)的權(quán)值.

6）根據(jù)式（22）可以得到最優(yōu)服務(wù)選擇的總體評(píng)價(jià)值.

7）選擇具有最大總體評(píng)價(jià)值的服務(wù)提供商作為服務(wù)選擇的最優(yōu)選擇P.

4 模擬實(shí)驗(yàn)以及結(jié)果分析

通過模擬實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文提出的基于信任度變化趨勢(shì)的云服務(wù)選擇模型的效果.實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在云仿真軟件CloudSim3.0[13]上，CloudSim是一個(gè)通用、可擴(kuò)展的新型仿真框架，支持無(wú)縫建模和模擬，在基于特定的環(huán)境和配置下，通過擴(kuò)展其基本功能，能進(jìn)行云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和管理服務(wù)的實(shí)驗(yàn).

CloudSim在模擬開始時(shí)，首先需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)中心（Datacenter），在數(shù)據(jù)中心中創(chuàng)建CPU、內(nèi)存等資源，則可以通過CIS（Cloud Information Service）將用戶請(qǐng)求映射到合適的服務(wù)提供商（DatacenterBroker），根據(jù)服務(wù)選擇策略進(jìn)行資源分配.模擬的主要過程：初始化CloudSim包->啟動(dòng)仿真->資源注冊(cè)以及用戶到任務(wù)的映射->CIS類查詢信息中心->計(jì)算信任度變化趨勢(shì)值以及信任度值->根據(jù)設(shè)定的服務(wù)選擇策略匹配最優(yōu)資源-返回最優(yōu)結(jié)果->仿真結(jié)束.運(yùn)行環(huán)境為基于java開發(fā)的Eclipse集成開發(fā)平臺(tái)，CloudSim仿真程序運(yùn)行在Intel奔騰雙核G630，2.7 GHz，2 GB內(nèi)存、Windows 7 32位操作系統(tǒng)的臺(tái)式機(jī)上.

本實(shí)驗(yàn)根據(jù)服務(wù)提供商SP的信任度變化趨勢(shì)值不同，將SP分為3大類：

1）A類主體：SP的信任度變化趨勢(shì)是單調(diào)遞增的，比如由于技術(shù)質(zhì)量的改進(jìn)使得信任度值逐漸增加.

2）B類主體：SP的信任度變化趨勢(shì)是相對(duì)穩(wěn)定的，也就是說該類SP提供了穩(wěn)定的云服務(wù)功能，具有較好的信任度.

3）C類主體：SP的信任度變化趨勢(shì)是單調(diào)遞減的，比如SP提供了虛假的功能描述的云服務(wù)產(chǎn)品，導(dǎo)致了信任度值的遞減.

為了進(jìn)行度量比較，設(shè)定了兩個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)：成功率以及預(yù)測(cè)成功率.

定義4 在一定的時(shí)間間隔T內(nèi)，CloudSim仿真器中CIS（Cloud Information Service）根據(jù)選擇策略，提供給所有SC的服務(wù)提供商的數(shù)目N，其中與SC成功達(dá)成交互的SP數(shù)目為S（這里指沒有欺詐行為），則成功率為：

θ=SN×100%.（23）

式中：θ為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的平均合作程度.

定義5 在一定的時(shí)間間隔T內(nèi)，CloudSim仿真器中CIS根據(jù)選擇策略，提供給所有SC的服務(wù)提供商的數(shù)目N，碰到過節(jié)點(diǎn)恰巧在黑名單中的情況，或者在交互過程中遇到了欺騙行為，兩種情況的總次數(shù)和為M，則模型的預(yù)測(cè)成功率為：

φ=N-MN×100%.（24）

式中：φ能夠反映出模型對(duì)于下一步的預(yù)測(cè)能力.

在驗(yàn)證試驗(yàn)中，假定云環(huán)境下SP主體的個(gè)數(shù)500，SC主體的個(gè)數(shù)100，各虛擬機(jī)的信任度值開始隨機(jī)產(chǎn)生，服務(wù)選擇策略輸入?yún)?shù)CloudletNum， vmNum，num_user，α，β，wi參數(shù)說明見表2.

表中：CloudletNum表示CloudSim仿真環(huán)境中用戶請(qǐng)求的任務(wù)總數(shù)，來(lái)自不同用戶的任務(wù)相對(duì)獨(dú)立；vmNum是虛擬機(jī)的數(shù)目；num_user表示的是用戶的數(shù)目；α，β分別為直接信任度權(quán)值和推薦信任度權(quán)值，每組的數(shù)據(jù)結(jié)果都是在分別進(jìn)行10次后取平均值.

實(shí)驗(yàn)1 在云環(huán)境下，服務(wù)資源的本質(zhì)是高度動(dòng)態(tài)變化的.假定某一服務(wù)資源rj是惡意的，但是該資源可能為了掩護(hù)其重要的服務(wù)交易，在前期的交易中，該資源一直提供較好的服務(wù)質(zhì)量建立良好的信任度，經(jīng)過一段時(shí)間后，服務(wù)提供商為了降低成本，降低了服務(wù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，但是由于前期信任度的建立使得不良的后期服務(wù)有較高的信任度值.所以很有必要引入信任度時(shí)間衰減機(jī)制，當(dāng)中間一段時(shí)間沒有進(jìn)行交易，信任度值會(huì)隨著時(shí)間而遞減，同樣設(shè)定一個(gè)衰減常數(shù)，可以根據(jù)不同服務(wù)類型來(lái)設(shè)定可信度衰減快慢，當(dāng)服務(wù)發(fā)生在惡意時(shí)間段內(nèi)，可以設(shè)定較大的衰減常數(shù).圖1給出了不同衰減常數(shù)下信任度值的衰減情況，實(shí)驗(yàn)表明衰減參數(shù)越大，其衰減的速度越快.

實(shí)驗(yàn)2 圖2給出了3類服務(wù)提供者在服務(wù)主體交互過程中可信度的變化情況.從圖中可以看出A 類變化趨勢(shì)遞增的 SP 隨著交互次數(shù)的增多，其可信度一直都保持增長(zhǎng)的趨勢(shì)；B類SP的可信度隨著交互次數(shù)的增加而增長(zhǎng)，但是當(dāng)達(dá)到一定水平時(shí)，它就會(huì)處于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài).C類服務(wù)主體開始隨著交互次數(shù)增加，信任度值也隨著增加，雖然C類主體前期保持了較高的信任度值，但是由于提供了虛假的服務(wù)，使得后期的信任度遞減，最終導(dǎo)致信任度值處于一個(gè)較低的水平.

實(shí)驗(yàn)3 圖3為基于信任度變化趨勢(shì)的服務(wù)選擇方法、基于信任度的服務(wù)選擇方法以及未基于信任度的服務(wù)選擇方法3種策略交易成功率的比較，前兩者都將信任度作為服務(wù)選擇的一個(gè)指標(biāo)，所以其成功率較后者有較大的優(yōu)勢(shì).但同時(shí)基于信任度變化趨勢(shì)的服務(wù)選擇方法一直保持一個(gè)更好地增長(zhǎng)趨勢(shì)，這是因?yàn)槠銽TV能夠有效地反映信任度變化趨勢(shì)，具有預(yù)測(cè)的能力，所以在一定程度上能夠過濾掉虛假的信息，從而提高了服務(wù)選擇的成功率，服務(wù)選擇的效果也更好.

實(shí)驗(yàn)4 圖4為基于信任度變化趨勢(shì)的服務(wù)選擇、基于信任度的服務(wù)選擇、未基于信任度服務(wù)選擇3種方法之間預(yù)測(cè)成功率的比較，由于基于信任度變化趨勢(shì)的選擇方法中TTV值能夠體現(xiàn)出信任度隨著時(shí)間的變化情況，對(duì)于服務(wù)選擇具有一定的預(yù)測(cè)能力，所以預(yù)測(cè)成功率一直呈現(xiàn)一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)狀態(tài)，而基于信任度服務(wù)選擇方法在預(yù)測(cè)成功率達(dá)到一定水平后不再變化，這是由于基于信任度的服務(wù)選擇方法不含信任變化趨勢(shì)值TTV，缺少了持續(xù)的預(yù)測(cè)能力.基于信任度服務(wù)選擇的方法由于其沒有對(duì)信任度因素的考慮，所以在選擇時(shí)有很大的盲目性，導(dǎo)致了預(yù)測(cè)成功率呈臼齒狀發(fā)展.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文提出的基于度信任變化趨勢(shì)的模型有力地提高服務(wù)選擇的預(yù)測(cè)能力.

服務(wù)交互次數(shù)

5 結(jié) 語(yǔ)

在云計(jì)算環(huán)境下，本文針對(duì)服務(wù)使用者對(duì)服務(wù)資源有可信需求，但是服務(wù)資源信任度參差不齊導(dǎo)致用戶很難獲得高質(zhì)量的云服務(wù)的問題，提出了一種基于信任度變化趨勢(shì)的云服務(wù)選擇模型，避免了虛假服務(wù)的誤選.并且依據(jù)提出的信任度變化趨勢(shì)值，提高了對(duì)服務(wù)選擇的預(yù)判能力，增加了云服務(wù)選擇的準(zhǔn)確性.在此基礎(chǔ)上引入了信息熵的概念，避免了以往研究只是對(duì)可信參數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單加權(quán)分析的缺點(diǎn)，有效地提高了服務(wù)選擇的成功率.實(shí)驗(yàn)分析表明該方法能夠較好地滿足用戶在服務(wù)選擇時(shí)對(duì)于服務(wù)質(zhì)量和信任度的需求.本文是在其云環(huán)境下海量交互的前提下提出的，這樣會(huì)有一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的變化趨勢(shì).在下一步的工作中，我們將考慮研究對(duì)于在不同的時(shí)段信任度變化趨勢(shì)值對(duì)于云服務(wù)選擇的影響以及異構(gòu)云服務(wù)間組合的問題.

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