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基于用户偏好和可信计算的Web服务组合研究综述报告
随着互联网技术的快速发展和普及，Web服务已经成为了计算平台的一种重要形式。Web服务通过网络公开提供了一些具有特定功能的服务，让用户可以在网络上远程使用这些服务。针对用户的需求和场景不同，Web服务需要快速进行组合，以提供更为灵活、方便和高效的服务。
然而，由于Web服务存在多样性、不确定性以及服务质量不确定性等问题，服务组合面临着许多挑战。在此情况下，基于用户偏好和可信计算成为了Web服务组合研究的核心内容之一。
用户偏好是指用户在使用Web服务过程中所偏好的服务属性或者特征。研究表明，根据用户偏好进行Web服务组合可以提供更加贴合用户需求和场景的服务。例如，当用户需要使用一种文件转换服务时，可以针对性地选择支持多种转换格式、具有高效的转换速度以及支持一键式转换的服务组合。
同时，可信计算是指通过量化认证、安全保障、可信度评估等方式对Web服务进行信任和可靠性分析。基于可信计算的Web服务组合可以有效地提高服务组合的质量和安全性。例如，服务组合系统可以根据用户需求和其它相应的信息将所有相关Web服务进行可信度评估，然后根据评估结果选择信誉度高的服务进行组合。
目前，研究人员对基于用户偏好和可信计算的Web服务组合进行了大量的探索和研究。他们通过多种方式获取和利用用户偏好信息，如问卷调查、用户行为分析等；同时，也提出了许多可信度评估算法和相关的可信计算模型，来更好地进行服务安全认证和可信度分析。
例如，2017年，Chen等人提出了一种基于QoS实现的Web服务组合方法，该方法采用了一种具有权衡能力的服务选择模型，综合考虑了服务的QoS参数、用户需求和服务的可信度来完成服务组合。此外，Ardagna等人则提出了一种基于联邦学习的Web服务组合方法，该方法可以在不暴露数据隐私的情况下进行用户行为分析，并据此进行服务组合。
总之，基于用户偏好和可信计算的Web服务组合已经成为了当前Web服务组合研究的热点和难点。未来，可以进一步深入探索与开发针对用户偏好和可信度分析的服务组合算法，以提供更加高效和可靠的Web服务组合方案。