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J-GLOBAL ID：201902272507171810   整理番号：19A0360523

スマートデータからのクラウドサービス選択のためのハイブリッド多基準決定法【JST・京大機械翻訳】

A hybrid multi criteria decision method for cloud service selection from Smart data

著者 (5件)： Al-Faifi Abdullah (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Song Biao (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Hassan Mohammad Mehedi (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Alamri Atif (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Gumaei Abdu (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 93  ページ： 43-57  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングはインターネット上でコンピューティングサービスと資源を提供することを意味する。クラウドプロバイダは,異なるレベルの特徴と特性で消費者にサービスを提供する組織または会社である。しかし,クラウドサービスとクラウドサービスプロバイダの成長が急速に増加しているので,それらの要求に基づいて最良のサービスプロバイダを選択することは,消費者にとって難問になっている。本論文では,この問題に答えるために消費者を支援する方法を提案した。ハイブリッド多基準決定法(MCDM)を開発し,Smartデータからクラウドサービスプロバイダを評価しランク付けした。さらに,この方法は相互依存性と性能測定間の関係を考慮した。ハイブリッド法は2つの構成要素から成る。(i)k-平均アルゴリズムを用いてプロバイダをクラスタ化し,類似の特徴を持つクラウドサービスプロバイダを統合し,(ii)DEMATEL-ANPを用いてクラスタをランク付けし,最終決定を行うMCDM法を適用する。また,提案した方法は,k-平均アルゴリズムを用いてクラウドサービスプロバイダをクラスタ化することにより,組織の既存の作業負荷を考慮し,また,異なる重要性と重みを割り当てる。MATLABに関するシミュレーションを行い,提案した方法を評価し,結果は,提案したハイブリッド手法が,最良のプロバイダを選択するための正確で効率的な方法を提供できることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  消費者 ,  クラスタ化 ,  高速度 ,  *多基準意思決定 ,  クラスタ ,  等級づけ ,  インターネット
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  相互依存性 ,  サービスプロバイダ ,  ISP【インターネット】 ,  クラウドコンピューティング ,  *多基準 ,  *クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クラウドサービス選択 ,  スマートデータ ,  多基準決定法 ,  DEMATEL ,  K平均 ,  解析的ネットワークプロセス

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラウドサービス ,  多基準