李璐

摘要：隨著信息時(shí)代的到來，大量多樣性的Web服務(wù)不斷涌現(xiàn)，針對(duì)用戶對(duì)Web服務(wù)的認(rèn)可程度難以衡量這一問題，提出了一種基于主成分回歸的用戶體驗(yàn)質(zhì)量（QoE）評(píng)價(jià)方法。首先分析業(yè)務(wù)類型，確定與QoE對(duì)應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量（QoS）參數(shù)，收集樣本數(shù)據(jù)；其次采用主成分分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，獲得主成分，解決QoS參數(shù)之間的多重共線性問題；然后選取合適的數(shù)學(xué)模型，基于多元回歸分析理論將QoE與主成分關(guān)聯(lián)，獲取QoE關(guān)于主成分的回歸方程；最后根據(jù)回歸方程得到QoE與QoS參數(shù)之間的函數(shù)模型。

關(guān)鍵詞： Web服務(wù)；服務(wù)質(zhì)量；用戶體驗(yàn)質(zhì)量；主成分分析；回歸分析

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）24-0230-02

1 引言

Web服務(wù)是一種面向服務(wù)的架構(gòu)技術(shù)，基于SOAP， UDDI和 WSDL 等一系列技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)[1]，用戶可以有效地查找、使用和發(fā)布Web 服務(wù)。目前，QoS是廣泛采用的Web服務(wù)度量標(biāo)準(zhǔn)，但其往往只反映了Web服務(wù)在技術(shù)層面的性能，忽略了用戶的主觀因素，并不能準(zhǔn)確反映用戶對(duì)Web服務(wù)的認(rèn)可程度。QoE是一種以用戶認(rèn)可程度為標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)方法，綜合了服務(wù)層面、用戶層面和環(huán)境層面的綜合影響，能夠直接反映用戶對(duì)Web服務(wù)的認(rèn)可程度。

本文針對(duì)用戶對(duì)Web服務(wù)的認(rèn)可程度難以準(zhǔn)確衡量這一問題，指出了QoS在評(píng)價(jià)用戶認(rèn)可程度時(shí)的局限性，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于主成分回歸的Web服務(wù)QoE評(píng)價(jià)方法，通過主成分分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)降維，提取主成分，解決QoS參數(shù)之間的多重共線性問題，并選取合適的數(shù)學(xué)模型對(duì)主成分進(jìn)行多元回歸分析，獲取QoE與QoS參數(shù)之間的函數(shù)模型。

2 QoE

2.1 QoE的定義

QoE最初被定義為用戶對(duì)提供給OSI模型不同層次的QoS機(jī)制整體感知的度量。之后，國際電信聯(lián)盟等擴(kuò)展了QoE的定義，將其定義為：終端用戶主觀上對(duì)服務(wù)或者應(yīng)用的整體可接受程度。通過上述定義不難看出，QoE實(shí)際上是用戶在與服務(wù)交互過程中的一種主觀感受，用于描述用戶對(duì)服務(wù)或應(yīng)用的認(rèn)可程度。

2.2 QoE的量化

為了更加深入的研究QoE與其影響因素之間的關(guān)系，需要對(duì)QoE進(jìn)行量化，以便通過研究QoE與其影響因素之間的函數(shù)模型來準(zhǔn)確反映QoE與其影響因素之間的關(guān)系。根據(jù)QoE的特征，可采用類別量表、等距量表和順序量表對(duì)QoE進(jìn)行量化。目前，廣泛采用的量化方法是國際電信聯(lián)盟建議的Mean Opinion Score（MoS）[2]評(píng)分法，該方法是一種順序量表法，將QoE分為5個(gè)層次，較為細(xì)致地描述了用戶的主觀感受，且工作量適中。

3 基于主成分回歸的QoE評(píng)價(jià)方法

3.1基本步驟

本文基于主成分分析和回歸分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，提出一種Web服務(wù)的QoE評(píng)價(jià)方法。首先，分析Web服務(wù)的業(yè)務(wù)類型，確定對(duì)應(yīng)的QoS參數(shù)；接著，選取一定的測(cè)試人員對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，獲取樣本數(shù)據(jù)集，并采用隨機(jī)函數(shù)將樣本數(shù)據(jù)集分為兩部分，一部分作為樣本數(shù)據(jù)，用于生成回歸方程，另一部分作為測(cè)試數(shù)據(jù)，用于效果驗(yàn)證；然后，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，提取主成分，并選取合適的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行回歸分析，獲取QoE關(guān)于主成分的回歸方程，進(jìn)而得到QoE與QoS參數(shù)之間的函數(shù)模型。下面以提供文件存儲(chǔ)功能的Web服務(wù)為例，詳細(xì)說明該方法如何對(duì)QoE進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3.2標(biāo)準(zhǔn)化處理

通過對(duì)業(yè)務(wù)類型進(jìn)行分析，可確定與QoE對(duì)應(yīng)的QoS參數(shù)為容量、傳輸時(shí)間、傳輸速率、成功率、服務(wù)等級(jí)。根據(jù)上述QoS參數(shù)選取測(cè)試人員進(jìn)行測(cè)試，其中QoE的量化采用MOS評(píng)分法，獲得樣本數(shù)據(jù)集。

不同的QoS參數(shù)具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)，因此首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便消除量綱和數(shù)量級(jí)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的影響，如公式1所示。其中，[ZX]為標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù)，[X]為原始樣本數(shù)據(jù)，[EX]為[X]的數(shù)學(xué)期望，[DX]為[X]的方差。對(duì)消極屬性的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理，即對(duì)原數(shù)據(jù)取負(fù)，以便保持QoS屬性的增長(zhǎng)方向一致。

3.3主成分分析

首先，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)， KMO檢驗(yàn)的目的是判斷樣本數(shù)據(jù)是否適宜進(jìn)行因子分析，其取值在0到1之間，一般認(rèn)為KMO大于0.6即可做因子分析。通過計(jì)算，樣本數(shù)據(jù)的KMO為0.719，適宜進(jìn)行因子分析，故可對(duì)其進(jìn)行主成分分析。

主成分分析通過線性變換將變量映射為一組因子，依次取方差最大且累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的前[p]個(gè)因子，獲取主成分，并對(duì)其因子載荷矩陣進(jìn)行正交或斜交旋轉(zhuǎn)，以便對(duì)主成分進(jìn)行恰當(dāng)?shù)慕忉?。根?jù)上述步驟對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到兩個(gè)主成分，其特征值和貢獻(xiàn)率如表1所示，根據(jù)特征值計(jì)算其特征向量，可得到主成分[T1]和[T2]，如公式3、4所示，其中[ZX1]、[ZX2]、[ZX3]、[ZX4]、[ZX5]分別為容量、傳輸時(shí)間、傳輸速率、成功率、服務(wù)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù)。

3.4回歸分析

回歸分析是研究因變量與自變量之間相關(guān)關(guān)系的一種常用統(tǒng)計(jì)方法，側(cè)重于考察因變量與自變量之間的數(shù)量伴隨關(guān)系，并通過一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式將其描述出來。首先，選取合適的數(shù)學(xué)模型作為QoE評(píng)價(jià)模型，QoE評(píng)價(jià)模型一般采用線性回歸模型、指數(shù)回歸模型和對(duì)數(shù)回歸模型[3-5]，通過做散點(diǎn)圖觀察曲線形狀可知，提供文件存儲(chǔ)功能的Web服務(wù)適合使用線性回歸模型進(jìn)行分析。

4 結(jié)論

QoE作為一種用戶認(rèn)可程度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，涉及環(huán)境、服務(wù)、用戶三個(gè)方面的因素，與QoS相比，能更準(zhǔn)確地反映用戶對(duì)服務(wù)的認(rèn)可程度。本文針對(duì)用戶對(duì)Web服務(wù)的認(rèn)可程度難以衡量這一問題，提出了一種基于主成分回歸的Web服務(wù)QoE評(píng)價(jià)方法，通過主成分分析解決多個(gè)影響因素之間的多重共線性問題并進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，然后采用多元線性回歸建立QoE與QoS參數(shù)之間的函數(shù)模型，能較準(zhǔn)確地對(duì)Web服務(wù)的QoE進(jìn)行評(píng)價(jià)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李研，周明輝，李瑞超，等. 一種考慮QoS數(shù)據(jù)可信性的服務(wù)選擇方法[J]. 軟件學(xué)報(bào)，2008，19（10）：2620-2627.

[2]ITU， Geneva. Methods for subjectivedetermination of transmission quality[R].Report：ITU-T P.800， 1996.

[3]Ketyko I， De Moor K， Joseph W， et a1. Performing QoE measurements in an actual 3G network[C].Proceedings of the 2010 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting. Piscataway， NJ 08855-1331， United States： IEEE Computer Society， 2010：1-6.

[4]De Moor K， Joseph W， Ketyko I， et a1. Linking userssubjectiveQoE evaluation to signal strength in an IEEE 802.1lb/g wireless LAN environment[J]. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking， 2010， 2010：1-12.

[5]Chen Kuan-Ta， Huang Chun-Ying， Huang Polly， et al. Quantifying skype user satisfaction[C]. Proceedings of the ACM conference on applications， technologies， architectures and protocols for computer communications（SIGCOMM06）. New York： ACM， 2006：399-410.

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