CN106100883A - 一种云服务评价方法及装置 - Google Patents

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CN106100883A
CN106100883A CN201610428268.4A CN201610428268A CN106100883A CN 106100883 A CN106100883 A CN 106100883A CN 201610428268 A CN201610428268 A CN 201610428268A CN 106100883 A CN106100883 A CN 106100883A
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张铁柱
王昱飒
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Abstract

本发明公开了一种云服务评价方法及装置,所述云服务评价方法基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。本发明装置包括指标体系建立模块、回归分析模块和评价模块。本发明云服务评价结果符合用户体验质量的要求,便于用户选择适合自己的云服务产品。

Description

一种云服务评价方法及装置
技术领域
本发明属于服务评价技术领域,尤其涉及一种云服务评价方法及装置。
背景技术
目前云服务市场已经是一个相当成熟的市场,云服务在很多方面进行了应用,人们实现了在没有计算机基础设施的情况下访问计算服务,越来越多的中小型企业和个人用户更倾向于使用云服务来构建他们的业务系统或个人应用程序。随着云服务市场的竞争越来越激烈,对云服务供应商来说,他们需要不断地对产品或技术水平进行创新,形成自己的竞争优势,提高市场占有率;对用户来说,他们需要在面对众多云服务产品的时候快速、高效地选择一款适合自己的产品。
近几年服务评价研究得到了国内外学者的高度重视,当前云服务评价领域的相关研究主要集中在基于QoS(Quality of Service,服务质量)的云服务评价,QoS指标包括安全性、稳定性、吞吐量、时延、可扩展性等等。但是现有云服务评价研究,它们的指标体系大多仅限于技术性能,却忽视了用户感知、用户期望和用户满意度这些难以计量的指标的重要性。然而,好的用户感知和用户满意度不仅能够让用户有更好的云服务体验,而且能够给云服务供应商带来积极的影响,例如增强企业信誉,增加用户粘性和满意度。随着“以用户为中心”的理念越来越深入人心,企业逐渐意识到,用户的体验质量才是衡量云计算业务品质的关键所在,从用户的角度来体验服务质量才是一个更为长远的问题。
现有基于QoE(Quality of Experience,用户体验质量)的角度来研究云服务评价,比如基于行为意向、用户感知、用户满意度模型等,但这些研究模型将各个评价影响因素独立开来建立理论假设,忽视了影响因素之间的关联性,而且没有做详细的实例研究,难以验证评价方法的可行性和有效性。
发明内容
本发明的目的是提供一种云服务评价方法及装置,解决现有技术各个评价影响因素相互没有关联,难以验证评价方法的可行性和有效性问题。
为了实现上述目的,本发明技术方案如下:
一种云服务评价方法,用于基于用户体验质量QoE来评价云服务,所述云服务评价方法包括:
基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;
根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;
根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
进一步地,所述云服务评价方法还包括:
对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。对云服务评价QoE指标体系通过预调查进行修正后,能保证正式的调查数据更加符合要求,得到合理的指标权重和评价结果。
进一步地,所述根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重,包括:
根据修正后的云服务评价QoE指标体系确定调查问卷;
回收调查问卷获取调查数据,对调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
进一步地,所述信度分析使用Cronbach'sα信度系数来检验。
进一步地,所述修正建立的云服务评价QoE指标体系,满足如下条件:
A、修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后增加Cronbach'sα值。
本发明还提出了一种云服务评价装置,用于基于用户体验质量QoE来评价云服务,所述云服务评价装置包括:
指标体系建立模块,用于基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;
回归分析模块,用于根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;
评价模块,用于根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
进一步地,所述云服务评价装置还包括:
指标修正模块,用于对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。
进一步地,所述评价模块根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重,执行如下操作:
根据修正后的云服务评价QoE指标体系确定调查问卷;
回收调查问卷获取调查数据,对调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
进一步地,所述指标修正模块在进行信度分析时使用Cronbach'sα信度系数来检验。
进一步地,所述指标修正模块在修正建立的云服务评价QoE指标体系时,满足如下条件:
A、修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后增加Cronbach'sα值。
本发明提出的一种云服务评价方法及装置,基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系,评价结果符合用户体验质量的要求。站在个人用户的角度,在选择云服务产品时不仅要考虑产品的综合性能,也要根据自身的需求,针对不同产品的突出优势来选择一款理想的、适合自己的云服务产品。
附图说明
图1为本发明一种云服务评价方法流程图;
图2为本发明五种云存储产品的品牌认知度评价结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明,以下实施例不构成对本发明的限定。
云服务是一个多用户、多任务系统,它的核心理念是高效、简捷,用户体验是云服务应用的重点,基于QoE(Quality of Experience,用户体验质量)来评价云服务更能增强企业信誉,增加用户粘性和满意度。
如图1所示,本实施例一种云服务评价方法,包括:
步骤S1、基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系。
本实施例通过建立云服务评价QoE指标体系,来对待评价云服务进行评价。在建立QoE指标体系之前,首先要确定云服务QoE的相关属性。本实施例结合云服务个人用户的行为特征和使用习惯,选择用户的有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望五个QoE属性评价云服务,并分别为这些属性选择合适的评价指标。
有效期望指的是用户在使用产品后,是否能实际完成工作,以及工作绩效增加的程度。本实施例中指的是用户是否能够通过使用云服务在一定程度上提高学习、工作和生活的质量,提升工作绩效,并得到周围人的认可。因此该属性可细分为外部激励、感知有用和绩效期望三个评价指标。
高效期望指的是用户在使用产品后工作效率提高的程度。本实施例中指的是用户能否快速、方便地使用云服务,并且使用云服务后是否提高了工作效率。因此该属性可细分为兼容性、操作简单性、快捷性和高效性四个评价指标。
吸引期望指的是用户在使用产品后感受到的愉快、满意或兴趣程度。本实施例中指的是用户能否被云服务产品的品牌或操作界面所吸引,以及云服务满足用户情感需求的程度。因此该属性可细分为品牌信任、外观接受、感知利益、情感需求四个评价指标。
容错期望指的是用户认为产品的可靠程度以及防止错误的程度。本实施例中指的是用户对云服务可靠性和安全性的信任程度。因此该属性可细分为消除错误、安全性和回溯能力三个评价指标。
易用期望反映了用户是否认为产品是容易使用的。本实施例中指的是用户是否清楚理解云服务的用途,认为云服务是否容易使用,以及在使用过程中遇到问题时是否能够及时得到帮助。因此该属性可细分为明确性、感知易用、帮助性三个评价指标。
上述构建的QoE指标体系的一个实施例如表1所示:
表1
在建立云服务评价QoE指标体系后,本实施例一种云服务评价方法还包括:
对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。
本实施例为建立的云服务评价QoE指标体系设计问卷量表,借助网上平台向广大网民发放问卷、收集调查数据;然后对回收的调查数据进行分析,检验建立的云服务评价QoE指标体系是否合理。
本实施例问卷分为四个部分:1、开头部分:问候语和云服务介绍;2、填写说明;3、主体部分:问题和答案;4、调查者的背景。问卷采取封闭式提问方式,问题主题明确、结构合理、逻辑性强且通俗易懂,其中核心问题项尽量摆在中性位置,不参与提示或主观臆断。本问卷的问题项采用Likert 5级量表,由“非常同意”、“同意”、“不确定”、“不同意”、“非常不同意”五种回答组成,依次计分为5、4、3、2、1,每个受访者根据自己的态度分别对各题打分,分数的总和可说明他态度的强弱。
本实施例问卷的一个具体实施例,如下:
1、有效期望EE。
表2
2、高效期望ET。
表3
3、吸引期望EN。
表4
4、容错期望ER。
表5
5、易用期望EA。
表6
本实施例的问卷,网友可以通过两种方式进行填写,一种是通过网页链接直接访问,另一种是通过手机微信扫二维码填写并提交。首先进行了小范围样本的预调研,为了避免测量项内容存在语义问题而导致受访者误解题意,本实施例通过信度分析对测量项进行了完善和修正。信度分析使用Cronbach's α信度系数来检验量表的信度,若信度低,则使用修正后的项总相关系数(Corrected Item-Total Correction,CITC)来对测量项目进行修正。以下两个标准用于筛选所有项目,只有在两者同时成立的情况下才可以删除此项目:
A、此项目修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后可以增加α值,从而提升整体信度。
本实施例通过回收的50份预调查数据,进行信度分析,结果如下:
1)、有效期望EE。
从表7中可看出,有效期望的初始α系数为0.845,信度较高,而且所有测量项修正后的项总计相关系数均大于0.5,项目被删除后整体信度均变小,不满足删除标准。因此,有效期望的测量项目保持不变。
表7
2)、高效期望ET。
从表8中可看出,高效期望的初始α系数为0.904,信度较高,而且所有测量项修正后的项总计相关系数均大于0.5,项目被删除后整体信度均变小,不满足删除标准。因此,高效期望的测量项目保持不变。
表8
3)、吸引期望EN。
从表9中可看出,吸引期望的初始α系数为0.898,信度较高,而且所有测量项修正后的项总计相关系数均大于0.5,项目被删除后整体信度均变小,不满足删除标准。因此,吸引期望的测量项目保持不变。
表9
4)、容错期望ER。
从表10中可看出,容错期望的初始α系数为0.775,信度相对一般,其中ER1测量项修正后的项总计相关系数0.459小于0.5,删除此项目后整体信度变高,因此将ER1项,即“通常情况下我可以无故障地使用云服务”删除。
表10
由于数据保密和数据完整是两个维度的促成条件,故将之前的ER2拆分成两个问题,调整如下:
新ER1:云服务能够保证我的数据是安全保密的。
新ER2:云服务能够保证我的数据是完整的,在出错的情况不会造成数据丢失。
5)、易用期望EA。
从表11中可看出,易用期望的初始α系数为0.917,信度很高,而且所有测量项修正后的项总计相关系数均大于0.5,项目被删除后整体信度均变小,不满足删除标准。因此,易用期望的测量项目保持不变。
表11
通过上述信度分析,对评价指标进行修正,以便确定最终正式问卷来进行大样本调研。
步骤S2、根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
以使用过云服务产品的用户为调查对象,采用修正后确定的正式问卷来进行调查,可以得到用于回归分析的调查数据样本。本实施例采用SPSS统计分析软件对调查数据进行分析,关于具体SPSS软件分析的过程这里不再赘述,SPSS包括了常用的统计过程,例如描述性统计、相关分析、回归分析、一般线性模型等等。
回归分析是用于确定多个自变量和因变量之间的相互依赖关系,本实施例主要考察云服务用户QoE评价(因变量)与有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望、易用期望(自变量)之间的关系,以下回归分析所使用的数据都是标准化之后的数据。
表12所示的是本实施例对调查数据进行回归分析后得到的回归方程系数表,各变量的显著性P值均为0.000,因此该回归方程的系数非常显著。根据这些系数,能够得到完整的多元回归方程:
Y=0.213x1+0.246x2+0.289x3+0.192x4+0.201x5,
其中x1为有效期望,x2为高效期望,x3为吸引期望,x4为容错期望,x5为易用期望,Y为QoE评价。
表12
由以上分析可得,在云服务的个人用户QoE评价中,吸引、高效和有效三个因素是相对核心的影响因素,该结论与现实情况基本相符。对于个人用户来说,使用云服务时首先会关注云服务产品的品牌和界面外观,使用云服务过程中感受到的获利感和正面情绪必然会提升QoE评价。同时,使用云服务能提高用户的工作绩效与工作效率也会对用户的QoE评价产生重要的影响。
同时,本表12可知:用户对“有效期望”的评分每提高1分,其QoE评价将提高0.213分,故有效期望对QoE评价有显著影响,且为正相关;用户对“易用期望”的评分每提高1分,其QoE评价将提高0.201分,故易用期望对QoE评价有显著影响,且为正相关;用户对“吸引期望”的评分每提高1分,其QoE评价将提高0.289分,故吸引期望对QoE评价有显著影响,且为正相关;用户对“容错期望”的评分每提高1分,其QoE评价将提高0.192分,故容错期望对QoE评价有显著影响,且为正相关;用户对“高效期望”的评分每提高1分,其QoE评价将提高0.246分,故高效期望对QoE评价有显著影响,且为正相关。综上所述,所有影响因素对用户QoE评价影响程度由大到小排序,分别为吸引期望、高效期望、有效期望、易用期望、容错期望。
步骤S3、根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
前面已经分析得出有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望五个属性维度能够很好地解释云服务的可用性,并且各属性中的每项贫家指标都会对云服务的个人用户QoE评价造成不同程度的影响。
本实施例以百度云盘、360云盘、腾讯微云、天翼云和金山快盘为例进行评价,为了方便比较,以5、4、3、2、1五个等级的分数对各云存储产品进行打分,并进行综合打分并排序,而且还找出了不同云存储产品的各自竞争优势,用户可以根据自身不同的需求选择适合自己的云存储产品。
根据设定的评价指标,主要从用户的有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望五个方面进行评测,每个方面的评测内容由评价指标设计得到。
有效期望指的是用户在使用产品后,是否能实际完成工作以及工作绩效增加的程度。用户使用云存储,主要是希望解决海量数据不断增长而带来的存储难题,因此强大的功能可以让用户随时随地及时地获取有用信息并进行处理,满足用户的需求并使用户获得认同感。表13整理了五款云存储产品的各项功能,根据功能的全面程度为其打分。
表13
经常使用云盘存储文件的用户,除了满足自身随时使用的需求之外,很多时候还要共享给他人浏览或者下载,以便在提高自身工作绩效的同时创造更多的价值。表14反映了不同云存储产品文件分享或外链功能的情况。
表14
高效期望指的是用户在使用产品后,工作效率提高的程度。用户使用云存储的一个重要目的就是希望在不同设备间实现数据同步,因此它是否支持多种平台、兼容性是否好,是衡量其品质的重要参数。表15总结了五个云存储产品各自支持的平台。
表15
用户使用云存储产品最重要的目的就是上传或下载各类文件,例如文档、压缩包、视频音频、图片等等,如果速度太慢会极大地影响使用效率。表16为五款云存储产品在“文件传输速度”这个重要指标方面的表现情况,每个网盘对每项内容都进行了3次测试,每次测试使用不同的文件,最终结果取测试平均值。表中的评分根据每款产品四类传输速度的平均分进行排序得到。
表16
当云盘中的文件越存越多,为了使用户的操作更加简便高效,云存储产品很重要的一项功能就是按照用户的使用习惯对文件进行排序,例如按文件名称、文件类型、文件大小、修改时间等方式。除了排序之外,用户若想快速定位某个文件,必须借助方便的搜索功能,否则逐一翻找文件夹必然会影响使用效率。表17为云存储产品的文件排序和搜索功能。
表17
更多的时候,云存储供应商经营的不仅仅是一个企业,更是一个品牌的文化,因此品牌在用户使用决策中占据很大的作用。艾媒咨询的报告显示,中国网民中有81.8%知晓百度云盘,77.3%对360云盘有所耳闻甚至使用过,它们利用品牌衍生的传播效应和产品优势在网民中获得较高的认知度,而其余个人云存储产品的品牌认知度相对较低。根据“品牌信任”测量指标,图2列出了五种云存储产品的品牌认知度。
在品牌认知度上,百度云盘占绝对优势,本项评分为5分,其次是360云盘,评分为4分,腾讯微云、天翼云和金山快盘依此评分为3分、2分、1分。
目前国内的各大云存储供应商一般都是采用完全免费或部分免费的形式提供服务,但由于对单个文件大小的限制,产生了很多的用户抱怨,免费用户受到了严格的限制,这会严重影响到云存储用户的用户体验。表18和表19分别为五款云存储产品的容量和单文件体积限制情况。
表18
表19
几乎所有用户对云存储首要担心的问题都是“安全性”。人们对安全的关注度非常强烈,比如云存储产品能保护用户的隐私吗?数据会丢失吗?数据被窃取了该如何处理?因此云存储服务的一项重要任务就是解决安全问题,让用户能够放心地使用云存储。五款云存储产品对用户存储数据的保护措施如表20所示:
表20
云存储应用具有一定的特殊性,这导致用传统的信息安全防护技术无法完全解决其安全问题,这其中涉及到很多复杂的安全和管理技术。随着云存储市场的技术不断更新,国内各大云存储厂商也越来越注重数据的安全性和后期的云应用上。从“容错期望”这一角度来看,本文认为五款云存储产品各有优劣,难分上下,并且上文分析得到该属性的影响权重最低,因此该部分对此不作评分。
不管是哪一类产品,易用性对用户来说都非常重要。若一款云存储产品能够提供最简约的提示和导航来帮助用户使用,使得用户能很快找到所需功能和信息,那么就会带来很好的用户体验。表21是五款云存储产品易用性的表现。
表21
综合以上分析,分别对每个属性得到的分数进行加总,结合有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望五个属性对云服务QoE评价的不同影响程度,影响权重分别为0.213、0.246、0.289、0.192、0.201,因此可以得到表22所示的五款云存储产品综合评分。
百度云盘 360云盘 腾讯微云 天翼云 金山快盘
有效期望 10 8 5 6 7
高效期望 13 10 9 8 13
吸引期望 10 12 12 10 4
容错期望 / / / / /
易用期望 5 5 3 5 3
综合评分 9.223 8.637 7.350 7.141 6.448
表22
根据以上分析可知,五款云存储产品中,百度云盘和360云盘分别占据前两名的位置,接下来排名依次为腾讯微云、天翼云和金山快盘。
本发明的目标之一就是希望通过云服务QoE评价模型帮助用户准确、高效地选出理想的云服务产品,因此对于用户来说,有以下几点建议:
(1)若用户对产品的有效性和高效性需求较高,希望通过使用云存储提高工作绩效和工作效率,且通过更多途径与他人共享文件,那么可以选择百度云盘。
(2)若用户对产品吸引度要求较高,希望云存储品牌知名度高、能够免费使用更大容量,那么可以选择360云盘。
(3)若用户希望上传单个文件时受到的限制最小,那么可以选择腾讯微云。
(4)若用户希望在多种平台上都能使用云存储,并且对文件传输速度要求较高,那么可以选择金山快盘。
(5)若用户对易用性需求较高,希望在使用云存储过程中遇到操作问题可以及时得到解决,那么百度云盘、360云盘和天翼云都是不错的选择。
本发明的另一个目标就是帮助云服务供应商更有针对性地完善产品,从而提高市场竞争率,因此针对供应商提出以下几点建议:
(1)、百度云盘的产品功能较齐全,但供应商还应为用户提供更多的扩容机会,并且应减少单文件大小的限制以减少用户抱怨。
(2)、360云盘在容量和操作便捷性上都有优势,但供应商还应在文件的传输速度和单文件体积限制上有所改进。
(3)、腾讯微云供应商应加强文件分享/外链功能以及排序和搜索功能,并加强与用户的互动以及时解决用户的使用难题。
(4)、天翼云供应商应继续拓展产品的功能以吸引更多用户使用,并努力提升文件的传输速度。
(5)、金山快盘供应商应加大对产品的宣传和推广以提升产品知名度,并且应争取为用户提供更多的免费容量,减少对用户单文件上传体积的限制。
本实施例与上述方法对应地,还提出了一种云服务评价装置,用于基于用户体验质量QoE来评价云服务。本实施例云服务评价装置包括:
指标体系建立模块,用于基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;
回归分析模块,用于根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;
评价模块,用于根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
本实施例云服务评价装置还包括:
指标修正模块,用于对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。
本实施例评价模块根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重,执行如下操作:
根据修正后的云服务评价QoE指标体系确定调查问卷;
回收调查问卷获取调查数据,对调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
本实施例指标修正模块在进行信度分析时使用Cronbach'sα信度系数来检验。
本实施例指标修正模块在修正建立的云服务评价QoE指标体系时,满足如下条件:
A、修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后增加Cronbach'sα值。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种云服务评价方法,用于基于用户体验质量QoE来评价云服务,其特征在于,所述云服务评价方法包括:
基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;
根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;
根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
2.根据权利要求1所述的云服务评价方法,其特征在于,所述云服务评价方法还包括:
对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。
3.根据权利要求2所述的云服务评价方法,其特征在于,所述根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重,包括:
根据修正后的云服务评价QoE指标体系确定调查问卷;
回收调查问卷获取调查数据,对调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
4.根据权利要求2所述的云服务评价方法,其特征在于,所述信度分析使用Cronbach'sα信度系数来检验。
5.根据权利要求4所述的云服务评价方法,其特征在于,所述修正建立的云服务评价QoE指标体系,满足如下条件:
A、修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后增加Cronbach'sα值。
6.一种云服务评价装置,用于基于用户体验质量QoE来评价云服务,其特征在于,所述云服务评价装置包括:
指标体系建立模块,用于基于有效期望、高效期望、吸引期望、容错期望和易用期望构建云服务评价的QoE属性及其对应的评价指标,建立云服务评价QoE指标体系;
回归分析模块,用于根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重;
评价模块,用于根据云服务评价QoE指标体系对待评价云服务进行评分,对每个QoE属性对应的性能指标的得分进行加总后乘以该QoE属性对应的权重得到每个QoE属性对应的权重综合得分,累加每个QoE属性对应的权重综合得分作为待评价云服务的最终评价。
7.根据权利要求6所述的云服务评价装置,其特征在于,所述云服务评价装置还包括:
指标修正模块,用于对建立的云服务评价QoE指标体系进行预调查,通过对预调查数据进行信度分析来修正建立的云服务评价QoE指标体系。
8.根据权利要求7所述的云服务评价装置,其特征在于,所述评价模块根据云服务评价QoE指标体系的调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重,执行如下操作:
根据修正后的云服务评价QoE指标体系确定调查问卷;
回收调查问卷获取调查数据,对调查数据进行回归分析确定QoE属性对应的权重。
9.根据权利要求7所述的云服务评价装置,其特征在于,所述指标修正模块在进行信度分析时使用Cronbach'sα信度系数来检验。
10.根据权利要求9所述的云服务评价装置,其特征在于,所述指标修正模块在修正建立的云服务评价QoE指标体系时,满足如下条件:
A、修正后的项总相关系数小于0.5;
B、删除满足条件A项目后增加Cronbach'sα值。
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