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大數據環(huán)境下基于公共服務平臺的資源多級智能尋租與匹配策略和價值創(chuàng)造

發(fā)布時間:2022-07-12 15:27
  資源的高效尋租與匹配是其價值創(chuàng)造的關鍵。文中研究大數據環(huán)境下基于公共服務平臺的資源尋租與匹配問題,針對公共服務資源的非結構化特點,考慮本體樹的路徑距離、連接深度和廣度,重新定義了語義距離,提出了基于語義距離的五元組形式化描述模型,消除了公共服務資源在底層結構和類型上的復雜性;針對公共服務平臺上資源及其相關數據信息規(guī)模巨大的問題,提出了資源多級智能尋租與匹配策略,首先通過對參數相對較少且簡單的Scategory和Sstatus進行粗粒度過濾,大幅縮小資源尋租的范圍,快速提高算法的匹配速度,再通過對Sability和SQoS的細粒度匹配,最終得到符合需求方匹配閾值要求的資源排序集合。實驗算例表明,該方法的計算效率顯著高于傳統(tǒng)的多線程算法,且與目前常用的資源尋租與匹配算法相比,查準率和查全率更優(yōu)。實驗結果證明,該方法有效可行,不僅能夠實現公共服務平臺上資源的快速尋租和高效匹配,而且還能夠在大數據的驅動下實現資源的價值創(chuàng)造。 

【文章頁數】:8 頁

【文章目錄】:
1 引言
2 大數據環(huán)境下基于公共服務平臺的資源尋租與匹配策略的設計
    2.1 非結構化公共服務資源的形式化描述
    2.2 公共服務資源的尋租與匹配策略
    2.3 公共服務資源的多級智能尋租與匹配算法
3 實驗分析
    3.1 參數說明
    3.2 仿真實驗
    3.3 分析與討論


【參考文獻】:
期刊論文
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本文編號:3659375

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