基于主客观综合权重的云服务时间序列选择算法
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教育部人文社科基金(10YJCZH073);江苏省自然科学基金(BK2012385);博士点基金(20123218120034);南京航空航天大学基本科研业务费(NS2013083)


Time Series of Cloud Services Selection Algorithm Employing Subjective and Objective Weight
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    摘要:

    目前已有的云服务时间序列选择算法没有很好地考虑用户的QoS(quality of service)偏好信息,而传统的用户偏好算法只适用于QoS指标值为单一数值的情况,在QoS指标值为时间序列向量的情况下无法进行有效计算.因此,本文提出了一种基于主客观综合权重的云服务时间序列选择算法(Time series of cloud services selection algorithm employing subjective and objective weight,简称TCSOW).此算法从基于用户QoS偏好层次的主观权重计算方法和基于QoS指标相关性的客观权重计算方法这两个角度进行详细描述,通过结合时间序列QoS模型进行云服务选择.实验分析表明,提出的TCSOW算法在有效解决用户QoS偏好的同时又充分考虑云服务集的QoS指标数据分布特性,使最终的度量结果具有较高的准确性与科学性.

    Abstract:

    The current methods for selecting time series of cloud services are failed to take into account the user preference, while the traditional user preference algorithms are only applied to the case that QoS indicators values are single numerical. QoS indicators values for time series vector case cannot be effectively quantified. This paper proposed a time series of cloud services selection algorithm which employs subjective and objective weight. The new algorithm could adapt to the different level of user preference with a subjective weight calculation method, and could evaluate correlation with an objective weight calculation method. Experiments show that the algorithm not only avoids the vagueness of user preference, but also accurately reflects the performance of the services. So the results have high accuracy and scientificalness.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李珊,俞瑛,宋波.基于主客观综合权重的云服务时间序列选择算法.计算机系统应用,2016,25(11):187-192

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  • 收稿日期:2016-03-06
  • 最后修改日期:2016-04-14
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  • 在线发布日期: 2016-11-15
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