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摘要:
云平台下对服务资源用户查询提取过程的研究,可更好地提升云计算平台的服务质量.对服务资源用户查询的提取,需要依据搜索策略,构建簇内消息转发机制,完成云平台下服务资源用户查询提取.传统方法先通过属性的相似度计算出彼此之间的邻接关系,促使每个邻居代表资源属性的一种变化趋势,但忽略了构建簇内消息转发机制,导致提取精度较低.提出基于模糊聚类的云平台下服务资源用户查询提取方法.上述方法先采用特征加权模糊方法对不同类型的资源节点集合进行划分,获取资源的静态数值特征与类属特征,确定与资源请求属性特征值最相似的类簇,构建簇内消息转发机制,并在簇内提取请求不能被满足时,将请求发送到与其兴趣最为相似的其它簇内,有效地完成对云平台下资源的最优提取.仿真证明,所提方法提取精度高,为提升云计算平台的服务质量奠定了基础.
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文献信息
篇名 云平台下服务资源用户查询提取仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 云计算平台 服务资源用户 查询提取
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 398-401
页数 4页 分类号 TP391
字数 4251字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟令玺 长春工业大学人文信息学院 19 46 4.0 6.0
2 李洪亮 长春工业大学人文信息学院 24 69 5.0 8.0
3 孟令威 长春工业大学人文信息学院 20 17 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算平台
服务资源用户
查询提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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