7、基于社交平衡理论的服务推荐与软件定义云资源管理

基于社交平衡理论的服务推荐与软件定义云资源管理

在当今的数字化时代，服务推荐和云资源管理是两个至关重要的领域。服务推荐能够帮助用户快速找到符合其需求的服务，而云资源管理则关乎网络的高效运行和资源的合理分配。本文将介绍一种基于社交平衡理论的服务推荐方法（SBT - SR）以及一种软件定义的云资源管理框架。

基于社交平衡理论的服务推荐方法（SBT - SR）

• 案例研究

  • 假设有一个用户 - 服务调用网络，包含六个用户 {Tom, user1, user2, user3, user4, user5} 和六个 Web 服务 {ws1, ws2, ws3, ws4, ws5, ws6}，其中 Tom 是目标用户，且网络中没有与 Tom 相似的邻居和相似的服务。
  • 通过计算用户相似度，发现 Tom 有两个敌人，即 user1 和 user4（假设相似度阈值 P = - 0.8）。
  • 进一步计算 user1 和 user4 与其他用户的相似度，得出 user2 是 user1 的敌人，user5 是 user4 的敌人。根据社交平衡理论中的“敌人的敌人是朋友”规则，user2 和 user5 是 Tom 的潜在朋友。
  • 推荐 user2 和 user5 调用且评分较高（≥3*）的 Web 服务给 Tom，并计算每个推荐服务的推荐可信度，最后根据可信度对服务进行排序并推荐给 Tom。具体推荐的服务及可信度如下表所示：
    | 服务 | Tom 的潜在朋友（user2） | Rec_Credibility(wsx)（user2） | T