移動云計算用戶QoE的模糊綜合評價研究

王文婧，曲佰達，段 然/Wang Wenjing,Qu Baida,Duan Ran

（中國石油天然氣股份有限公司北京油氣調控中心 北京100007）

(PetroChina Co.Ltd.,Beijing Gas Pipeline Control Center,Beijing 100007,China)

移動云計算是以移動網絡為傳輸介質，通過移動智能終端使用戶獲取硬件、軟件、平臺等IT資源的一種服務模式?？捎玫囊苿釉朴嬎惴?，必須要有終端、移動網絡帶寬、端到端安全網關等因素的支持。作為云計算的擴展，移動云計算向移動用戶提供云端的數據計算與存儲應用。在使用移動云計算服務時，用戶體驗的最基本要求是用戶通過移動終端能夠隨時隨地安全地使用應用程序并訪問信息。QoE（qualityofexperience，用戶體驗質量）是指移動網絡應用使用戶產生的主觀感受。之所以將研究重點定位為QoE，是因為云計算的核心是將計算服務的交付與底層技術相分離，故云計算的重點是用戶體驗。

移動云計算目前已有不少優秀的服務與應用，移動互聯網的帶寬也使很多移動云計算業務的實現成為可能。與云計算用戶相比，移動云計算用戶可以隨時隨地獲得服務，不受時間、終端、地點的約束，前提是必須有可用的移動網絡帶寬支持。對于個人用戶來說，可能使用免費的移動云計算服務較多，更加注重娛樂性、生活方便性、個人隱私安全性等，并希望可利用移動云計算處理一些工作事務。對于企業用戶來說，可能使用收費的移動云計算服務較多，更加注重企業效益提升、工作效率提高、工作機密安全性等。國內外已有很多學者采用多種角度研究評價體系，但以用戶體驗作為評價體系研究方向的研究仍較為缺乏。為此，本文嘗試從企業用戶的用戶體驗出發，設計移動云計算企業用戶QoE評價的指標體系，并利用模糊評價法構建出相應的評價模型，力圖幫助移動云計算提供商更加客觀、全面地了解所提供移動云計算的運營效果，研究出的企業用戶QoE評價的核心指標將作為QoE優化研究的輸入。

目前在QoE方面的研究主要有以下幾個方面。

在用戶體驗定義方面，參考文獻[1]認為用戶體驗是產品或服務在真實世界中的展示方式；參考文獻[2]認為用戶體驗是用戶在與產品或系統交互時感受到的促進因素；參考文獻[3]定義用戶體驗為人機交互過程中用戶的實時情感和希望預期。

在用戶體驗要素方面，參考文獻[4]從用戶使用產品或服務時考慮的多項內容中，選擇了用戶體驗的3個核心要素：產品、服務和態勢。

在用戶體驗模型方面，參考文獻[5]提出了用戶體驗過程和研究的基本框架模型，該模型將用戶使用特征歸為認知維度；參考文獻[6]構建了以交互為核心的用戶體驗構想模型——APEC（審美、情感、認知、實用）模型。

在用戶體驗評價方面，參考文獻[7]將每個用戶體驗元素作為一部分，并對每個元素創建一系列的陳述及參數，從而有針對性地對用戶體驗進行評價。

2 模糊綜合評價模型的確立

模糊綜合評價的基本步驟是：確立評價指標體系；設定評價集并確立評價因素的隸屬度函數；確定評價因素的權重；進行模糊綜合評判。

2.1 建立移動云計算用戶QoE評價指標體系

確定被評價對象在因素集合U={u1,u2,…,un}。本文基于移動云計算使用戶實現目標的有效性，將用戶體驗分為功能體驗、技術體驗、過程體驗、人性化體驗、結果體驗5個方面，通過三級指標建立了一套較為完整的移動云計算用戶QoE評價指標體系，該體系由5個一級指標、14個二級指標和37個三級指標共同組成，評價體系的整體架構見表1所列。

其中，功能體驗包括移動云計算重要特征之一的“共享性”、滿足用戶所有需要的“全面性”、用戶能夠訪問和使用的“可用性”。技術體驗包括移動云計算能使用戶快速完成任務的“響應快捷性”、移動網絡環境的“連接有效性”、移動云計算系統的“穩定性”。過程體驗包括移動云計算能給用戶帶來便捷工作的“簡易性”、給用戶帶來舒心工作的“準確性”、給用戶帶來放心工作的“安全性”。人性化體驗包括移動云計算能給用戶帶來視覺享受的“美學感受性”、滿足用戶心理需求的“個性化”、移動云計算重要特征之一的“人機交互性”。結果體驗包括移動云計算能給企業用戶帶來的內部影響和外部影響。

2.2 基于層次分析法設置評價體系權重

2.2.1 遞階層次結構模型的構建

在層次分析法中，最關鍵的步驟為構建層次結構模型，即將復雜問題分解成為元素，并按照元素間的關系及隸屬關系構建模型。本文構建的層次模型共4層。

2.2.2 構建判斷矩陣

構建遞階層次結構模型后，兩兩比較所有元素，通過數字1～9判斷各層次各元素的相對重要性，建立比較判斷矩陣。

假設要衡量n個因子X={X1，X2，…，Xn}對某元素Z的影響程度，每次選2個因子Xi和Xj，用cij表示Xi和Xj的相對重要程度，由所有比較結果可得出比較判斷矩陣A。

本文采用數字1～9及其倒數作為衡量aij值的標度，具體含義見表2所列。

2.2.3 層次的單排序及一致性檢驗

層次單排序求解過程為：首先求出上一節中判斷矩陣A最大特征λmax對應的特征向量W，然后將該特征向量作歸一化處理，即可得出相應因素關于上一層因素相對重要性的權重。

表1 移動云計算的企業用戶QoE評價體系

表2 層次分析法判斷矩陣標度含義

在計算判斷矩陣A相應最大特征λmax的特征向量W時，n階正反矩陣A為一致矩陣的條件為：當且僅當其最大特征λmax=n，且當n階正反矩陣A非一致時，必有λmax＞n。

由于判斷矩陣是由相關專家根據自身經驗和直覺進行打分而得的，所以可能會出現前后不一致的情況，因此必須對得到的判斷矩陣做一致性檢驗，以檢測該判斷矩陣的有效性。

檢驗判斷矩陣一致性的步驟如下。

（1）計算一致性指標CI

（2）查找對應的平均隨機一致性指標RI，對于n=1,2,…,15，對照表3的數值。

表3 平均隨機一致性指標檢驗RI

（3）計算一致性比例CR

當n=1、2時，CR為0。當n＞2時，若CR＜0.10，判斷矩陣的一致性為可接受，可將改矩陣用作層次分析；若CR＞0.10，則認為判斷矩陣不具有一致性，應對該矩陣做必要的完善與修訂。

2.2.4 層次總排序及一致性檢驗

設上一層次(A層)包含A1,A2,…,Am共計m個元素，其相對于上一層的權重因子分別為a1,a2,…, am，其下一層(B層)包含B1,B2,…,Bn共計n個元素，其相對Aj的單層權重因子分別為b1j,b2j,…,bmj，那么B層各元素相對于總目標的權重因子b1,b2,…,bn的計算公式如下。

由于各層次的非一致性若聚集起來，會導致最終計算結果嚴重的非一致性，所以在層次總排序時仍需進行一致性檢驗，對層次總排序做一致性檢驗的詳細步驟如下。

設在單排序中進行一致性檢驗，通過B層中與Aj相關元素的兩兩比較矩陣，計算出單排序一致性指標為CI（j）（j=1,2,…,n），對應的平均隨機一致性指標為RI（j），其中，CI（j）、RI（j）通過層次單排序已知，則B層總排序隨機一致性比例為

當CR＜0.10時，判斷矩陣的一致性可接受，可將其用作層次分析，若不然，應調試與修訂本層的各判斷矩陣，直至達到滿意的層次總排序一致性結果。

根據本文建立的評價指標體系，設計了調查問卷 《移動云計算用戶QoE評價指標權重設置調研》。針對互聯網工作人員、高校教師等通信專家做問卷調查，共發放25份問卷，收回20份問卷，根據一致性檢驗CR＜0.10，最終篩選出有效問卷17份。通過層次單排序與層次總排序的方法，求解出17份有效問卷的各指標權重，然后計算出所有問卷各指標的平均值，將該平均值作為最終的各級指標權重，最終權重計算結果見表4所列。

表4 移動云計算用戶QoE評價因素指標權重

3 移動云計算用戶QoE模糊綜合評價及其實證

3.1 構建模糊綜合評價模型

設評價模型的評價指標集合為U={u1,u2,…,un}，其中，ui（i=1,2,…,n）是考察評價對象的狀態的第i個指標。評語集合V={v1,v2,…,vm}，其中，vi（i=1,2,…, m）是每個指標的評語，可以為定性判斷，也可以為定量判斷。

模糊集有2種：一種表示評測人員認為指標集合U各元素的重要程度，即指標集合U上的模糊權重向量W={w1,w2,…,wn}，可采用AHP計算模糊權重向量；另一種表示評測人員對各評價元素的價值理念和偏好構架，即指標集合U到因素集合V的模糊關系，也即U×V的模糊運算，記為n×m模糊矩陣。

模糊綜合評價根據模糊權重向量W={w1,w2,…, wn}∈F(U×V)，從U到V的模糊變換f以及對每個指標做判斷f（ui）={ri1,ri2,…,rim}∈F(V)，（i=1,2,…,n），據此構造模糊矩陣R=[rij]n×m∈F(U×V)，其中，rij表示指標ui具備評語uj的程度。然后根據模糊矩陣的合成運算，對模糊綜合評價模型B=A°R=（b1,b2,…,bm）求解。最后，采用模糊模式識別技術判定對對象的狀態與程度做出評價。

綜上所述，模糊綜合評價模型具有以下要素。

①評價指標集合，即因素集；

②評語集合，即決斷集；

③因素的判斷，根據f:U→F(V),ui|→f（ui）=(ri1,ri2,…,rim)∈F(V)可推出模糊關系 Ri∈F(U×V)，其中Rj=(ui,vj)=f（ui）（vj），而由Rf構成的模糊矩陣記為R=[rij]n×m∈F(U×V)，模糊綜合評價模型的計算過程如圖1所示。

針對綜合評價模型的模糊評價子集B，可基于對象識別特征構造標隸屬函數，并選擇判決準則識別對象。模糊模式識別以模糊集為基礎，包括兩類識別；一類為元素的模糊集識別；另一類為模糊集對模糊集的識別。移動云計算的企業用戶QoE綜合評價模型屬于元素對標準模糊集的識別模型，通常有3種識別準則：閥值原則、重心原則、最大隸屬度原則。根據數據特點和評價要求，本研究選取閥值原則作為識別方法，即取定水a∈[0,1]平，若Ak(x0)≥a，則認為x0相對隸屬于Ak；若Ak(x0)＜a，則認為相對不屬于Ak。

3.2 選擇模糊綜合評價模型算法

對于模糊綜合評價模型B=A°R=（b1,b2,…,bm）∈F(V)，其中，記合成運算°為

將該綜合評價模型簡記為M(∧*,∨*)。如何計算bj的算子(∧*,∨*)非常重要，本文選取以下模型作為算法，因為該模型足夠細致，適于強調整體的綜合評價。

3.3 移動云計算企業用戶QoE模糊綜合評價實證

（1）實證數據來源

數據收集主要采取了問卷調研的方式，通過向IT工作人員、高校教師、運營商工作人員發放問卷《移動云計算用戶QoE評價調研》得到相關數據。調研過程中，共發放問卷100份，收回有效問卷65份。

（2）對子因素層進行單因素評價，并建立模糊評價矩陣

圖1 模糊綜合評價模型計算過程

以共享性的單因素評價為例，調查結果為：35%的評價者對移動云計算用戶應用的共享性感到非常滿意；39%的評價者感到比較滿意；20%的評價者認為尚可；3%的評價者認為較差；3%的評價者認為很差。上述評價者的評價結論構成模糊矩陣R1中的第一行。評價者對移動云計算用戶應用的共享性體驗指標的評價結果見R1。

其他R矩陣算法同上，不再贅述。

（3）建立模糊評價模型，分別對各因素層進行綜合評價

以共享性的模糊評價模型為例。通過前面的計算，我們已經知道共享性的各項指標權重為W1=（0.5774，0.2679，0.1547）。

根據模糊評價模型B=W°R，得出企業用戶對移動云計算的共享性體驗指標的評價結果B1=W1°R1=（0.314，0.367，0.243，0.045，0.03）。

按最大隸屬度原則，用戶對移動云計算的共享性體驗評價的等級為“比較滿意”。

其他二級指標與一級指標的算法同上，不再贅述。

（4）評價結論

由評價結果可計算出，P=0.209+0.384+0.322= 0.915≈0.92。表明移動云計算的企業用戶體驗評價滿意程度為92%。

模糊評價結果表明企業用戶對移動云計算的QoE評價“比較滿意”（對應比例為38%）。QoE評價較高的一級指標為“功能體驗”（滿意比例為98.3%）和 “人性化體驗”（滿意比例為89.6%）；QoE評價較低的一級指標為“過程體驗”和“結果體驗”（其滿意比例分別為85.5%和87.6%）。QoE評價較高的二級指標為“共享性”（滿意比例為92.4%）、“簡易性”（滿意比例為92.3%）、“穩定性”（滿意比例為91.7%）、“外部影響”（滿意比例為90.8%）和 “美學感受性”（滿意比例為90.7%）；QoE評價較低的二級指標為“安全性”（滿意比例為78.9%）、“連接有效性”（滿意比例為83.6%）和“內部影響”（滿意比例為86.2%）。QoE評價較高的三級指標分別為“提供的應用具有共享性”（滿意比例為95.4%）、“提供的信息具有共享性”（滿意比例為93.8%）、“移動云計算服務可持續穩定使用性”（滿意比例為93.8%）、“同步協作準確性”（滿意比例為93.8%）；QoE評價的較低的三級指標為“工作機密安全性”（滿意比例為72.3%）、“用戶信息安全性”（滿意比例為78.5%）、“人力資源成本節約度”（滿意比例為84.6%）、“工作績效提升度”（滿意比例為86.2%）。因此，移動云計算提供商需要針對上述指標進行優化，從而為企業用戶提供更好的用戶體驗。

4 結束語

本文首先闡述了移動云計算用戶QoE評價指標體系的構建依據，然后按照該依據構建了4層用戶QoE評價指標體系。接著按照層次分析法原理，根據17位專家的權重調查問卷設置各指標權重，得出移動云計算用戶對QoE進行評價時最為關注的是功能體驗和結果體驗的結論。最后，根據65份打分問卷的結果，結合層次分析法計算出的權重，綜合考慮多種因素的作用，利用模糊綜合評判法對移動云計算用戶QoE做出綜合評價。從評價結果可以看出，移動云計算用戶QoE評價的滿意度為“比較滿意”，且滿意度較高（比例為92%）。其中，用戶QoE評價滿意度較高的核心指標為“提供的應用具有共享性”、“提供的信息具有共享性”、“移動云計算服務可持續穩定使用性”、“同步協作準確性”；用戶QoE評價滿意度較低的核心指標為 “工作機密安全性”、“用戶信息安全性”、“人力資源成本節約度”、“工作績效提升度”。

上述研究結論也是符合實際情況的。作為幾乎可隨時隨地使用的移動云計算服務，其共享性、穩定性、同步協作性特征非常突出，所以用戶對于這幾項評價指標的滿意度較高。然而，目前移動云計算正處于發展初期，用戶對移動云計算的QoE進行評價時，肯定會擔心工作機密和用戶信息的安全程度，同時也會期待移動云計算的使用能夠節約企業人力資源成本并提升企業工作績效。從調查結果看，目前用戶對這幾項評價指標是不滿意的。

綜上所述，為提高移動云計算用戶QoE評價，作為移動云計算提供商，在提供服務時要重點關注上述滿意度較低的核心評價指標。針對“工作機密安全性”和“用戶信息安全性”，提供商應加強云服務平臺的安全管理功能，不能因用戶使用移動云計算服務而泄露用戶隱私及重要工作信息。針對“人力資源成本節約度”，提供商應加強移動云計算服務的性能與功能，使用戶使用移動云計算后的人力資源成本有較大幅度的減少。針對“工作績效提升度”，提供商應加強移動云計算服務的執行效率和效果，使用戶使用移動云計算后的工作績效能有較大幅度的提升。

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