[00119652]面向泛在网业务需求的服务可信性计算技术研究

本课题获得广西自然科学基金支持。 泛在网能够实现更透彻的感知,更全面的互联互通和更高级的智能服务,其核心思想与环绕智能、普适计算理念不谋而合。作为公认的信息网络演进方向,泛在网的远景目标是提供“以用户为中心、高可信、个性化、自适应”的泛在服务。由于泛在网的异构、融合、自治特性,其服务的可用率往往更低。造成服务可用性低的原因很多,本课题聚焦于服务的可信性计算,即通过信誉度机制,利用服务过去的运行、评价记录来评估服务未来的实际性能表现,从而为选择、组合高可信的服务提供参考依据。 针对当前泛在网中服务可信性计算的局限性,本项目从认知心理学和社会网络理论出发,将社会集群行为模式引入到服务可信的建模、评估、传播与聚合中,基于多维评价融合构建适合泛在网业务需求的服务可信动态管理策略。首先,研究了用户需求模型和服务行为模型,建立它们之间的相互作用机理。设计评价信息效用值的映射算法;其次,研究了用户行为模型及其可信度计算方法;研究服务和物联网实体动态时变环境下的行为检测与性能评估;设计了相应的评价值获取方法;最后,研究了针对服务和物联网实体评价信息在时间维度上的动态衰减机制以及空间维度的演变模型,设计相应的处理技术。基于证据理论研究了多维度服务评价信息的合成方法,及物联网实体信誉的动态演变模型。 项目的研究成果将为泛在网业务中服务的可信性评估提供比较完善的解决方案,为信任域的建立提供支撑。