再假设有一个群体消费者,记作 ，他们有不同的主观判断标准定义“便宜”。当他们使用模糊查询时，返回“便宜”的结果记为 。
 
 
由上节公式(1)以及 ，每组关于便宜标准的相似度可以计算出来，如下：
 
 
 
由以上计算得到的结果，再根据公式（2），得到AM(一致性矩阵)。表示如下：
由公式（3），平均统一度计算如下：
   
再根据公式(4)，每个 的结果如下：
   
由上节提到的，假设每个参与者的意见的权重是相同的，即 。则有 。
最后由公式（6），将四个不同用户对QoS属性值—便宜，进行上述过程的聚类，得到一致认同的结果：
最初，采取了一个主观的值： 在模糊引擎中进行推理。经过消费者的反馈意见及他们对“便宜”这一模糊语句的标准，经过上节模糊相似聚类的一系列过程，可以达到不同消费者对“便宜”的相对统一意见。修正后的QoS属性值将代替初始值 。模糊引擎在匹配过程采用相对客观的QoS值，使得消费者可以更好的找到所需服务。
3.3 实验结果评估
采用4种不同的消费者以及10种不同的航线来评估三种匹配方法。
在第一个实验中，只使用了UDDI以及基于能力的匹配机制，不包括模糊匹配，基于能力的匹配假设对消费者而言，他们满足能力限制因此，每个服务消费者开始检查Web服务的内容是否满足它们的需求。表1显示了结果，接下来是服务消费者的模糊集。
对于以上实验，在第二种方法中，引入模糊匹配论文发表，在模糊匹配器部署之前，服务提供者对数据进行模糊分类。因此，初始化模糊集 引入来评估QoS值，对每个服务提供者都很便宜。
第三种方案就是本文提出的方法，是针对4个服务消费者发出请求模糊匹配，根据它们各自给出了QoS值cheap采用SAM方法进行处理，聚类一个一致性的QoS值cheap，得到一个更主观的模糊值。且采用θ=0.5。
以上三种方法得到的结果，如表1所示
表1 UDDI匹配，模糊匹配及适度的模糊匹配方法的查准率
|
Precision for consumer
|
C1
|
C2
|
C3
|
C4
|
Average precision rate
|
|
θ
|
0.25
|
0.5
|
0.25
|
0.5
|
0.25
|
0.5
|
0.25
|
0.5
|
0.25
|
0.5
|
|
UDDI
|
0.7
|
0.5
|
0.7
|
0.1
|
0.5
|
|
Fuzzy Matchmaking
|
1
|
1
|
0.5
|
1
|
1
|
1
|
0.25
|
0.5
|
0.68
|
0.87
|
|
Moderated Fuzzy Matchmaking
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
0.5
|
1
|
0.87
|
1
|
从表1可以看出，本文提出的方法在匹配过程中能提高查准率[7]，即服务消费者可以得到高质量的Web服务。
4 结束语
匹配是服务发现和组合过程中一个重要的过程。本文提出了一种支持QoS约束的Web服务模糊发现方法。它的主要优势在于：引入模糊逻辑，能对底层的信息和数据抽象和分类，处理模糊请求条件。通过模糊聚类方法，使得不同请求者之间对QoS属性值达到一致性认识。模糊引擎在匹配过程采用相对客观的QoS值，使得服务消费者可以更好的找到所需服务。最后通过实验验证该方法提高了查准率。
由于条件的限制，本文只选取了一个QoS属性值，且Web服务的数量是有限的。在模糊聚类过程中，只考虑了不同消费者的权重是相同的。因此，下一步工作将弥补以上两大缺陷。
参考文献
[1]郑晓霞，王建仁.基于QoS的Web服务发现模型研究[J].情报科学，2007，25(2):250-253
[2]Yu T, Lin K J.Serviceselection algorithms for Web services with end-to-end QoS contrains[C]//Hsu MC,Zhang L J. The IEEE Int’l Conf on E-Commerce Technology(CEC 2004),New York:IEEE Press,2004:129-136
[3]C-L Huang,K-M Chao, C-C Lo: A Moderated Fuzzy Matchmaking for Web Services, Proceedingsof The 5th International Conference on Computer and InformationTechnology, Shanghai, China, IEEE CS, 2005
[4]阳辉，金可音，汤双权，徐利谋，基于语义Web Services的模糊匹配，计算机技术与发展2007第17卷第11期.
[5]T. Tanino, “Fuzzypreference ordering in group decision making”, Fuzzy Set andSystems,12,pp,117-131,1984
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