階段二 : 服務品質排序

經由第一階段所找到的網路服務不僅可以滿足使用者的功能需求，亦可以排 除 QoS 不正確的服務，然而，這些網路服務所提供的功能可能都是相同的，使 用者仍然很難從中選出一個好的服務。因此，為了解決服務選擇(Service Selection) 的問題，幫助使用者從這些網路服務中找到一個好的服務，第二階段會將第一階 段所篩選過後的網路服務，再依據使用者對網路服務的 QoS 需求，來排名網路 服務，做為推薦服務的依據。主要的步驟如下 :

 步驟 2.1 : 建立服務品質與網路服務矩陣

 步驟 2.2 : 正規劃服務品質數值

 步驟 2.3 : 計算服務品質分數

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3.3.1 步驟 2.1 : 建立服務品質與網路服務矩陣

在本論文中，我們參考了過去的文獻[22,37,11]選了四個較常拿來衡量網路 服務服務品質的屬性，詳細的描述如下 :

 價格(Price) : 指的是請求網路服務的成本，單位是以次計費。

 可用度(Availability) : 指的是一段時間區段內，網路服務可用的機率為 多少，單位是一天的機率(%/1-day)。

 反應時間(Response Time) : 指的是當使用者發出請求訊息給網路服務 時，多久後可以得到正確的回應，單位為毫秒。

 總處理量(Throughput) : 指的是網路服務在一段時間區段內，網路服務 可以處理最大的請求次數，單位為一秒鐘請求的次數(requests/second)。

因此，一開始我們先針對所有提供相同功能的網路服務，以及服務提供者所 發佈相對應的服務品質資訊，建立一服務品質與網路服務的矩陣。如圖 13 所示，

代表網路服務， 為網路服務的個數。 為服務品質屬性， 為服務品質屬性 的個數。 代表網路服務 中服務品質 的數值。

另外，因為每個服務品質屬性所代表的意義都不同，因此在矩陣中 所存 的數值，亦要因為服務品質屬性的特性而有所不同。在這裡，本論文將服務品質 屬性分為兩類。第一類是服務品質屬性的數值越小所代表服務品質越好，例如，

網路服務的價格和反應時間。而第二類則是服務品質屬性的數值越大所代表服務 品質越好，例如，可用度和總處理量。因此，在矩陣中會將第一類的服務品質屬 性的原本數值以倒數的數值放到矩陣中，而第二類的服務品質屬性則是以原本的 數值放到矩陣當中。

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圖 13、服務品質與網路服務矩陣

3.3.2 步驟 2.2 : 正規化服務品質數值

由於每項服務品質的計算單位和大小差距都不相同，因此需要將步驟 2.1 的 矩陣作正規劃的處理，使得所有的數值都在同一個比較基準之下，才能夠將網路 服務依服務品質來排序。

以圖 13 為例，為了正規劃服務品質數值 ，一開始我們必頇先找到每項服 務品質屬性 中的最大值 :

之後再將 和 相比得到正規畫的數值 ，使得所有的數值都會介於 0 到 1 之間，計算的公式如下 :

3.3.3 步驟 2.3 : 計算服務品質分數

接下來，為了能夠滿足不同使用者對網路服務的服務品質需求，在計算服務 品質分數時，針對不同的服務品質 會給予不同的權重 ，例如當使用者想要

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找到最便宜的網路服務，那就代表使用者對價格的服務品質屬性有比較高的需求，

而應該在計算價格的服務品質上給予較高的權重。

因此，當使用者送出查詢網路服務的請求訊息時，當中的資訊會包含使用者 針對每個服務品質的重要性所做的排序，排序越高代表越重要，權重也會越高。

例如，當使用者的排序依序為價格、反應時間、總處理量、和可用度時，則在計 算分數時價格的權重會最高，而可用度的權重會最低。除此之外，權重的數值都 是介於 0 到 1 之間，而所有權重的加總則會等於 1。因此，針對步驟 2.2 的正規 劃數值 乘上相對的權重 後就會得到個別服務品質的分數 。計算的公式 如下 :

最後，將各個網路服務中所有的服務品質分數加總，就可以得到針對使用者 服務品質需求所計算而得的分數，並依照分數高低來推薦給使用者。其中，分數 越高的網路服務代表越能夠符合使用者的服務品質需求。計算的公式如下 :

而整體第二階段的流程如下 :

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圖 14、第二階段流程圖