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J-GLOBAL ID：202002234637315323   整理番号：20A0964867

効率的サービスを提供するためのマルチユーザユーティリティパターンによるクラウドサービス交渉のための機械学習に基づくプレゼンテーション技術【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning based Presaging Technique for Multi-user Utility Pattern Rooted Cloud Service Negotiation for Providing Efficient Service

著者 (3件)： Kumar Bhavan (Panimalar Engineering College,Department of CSE,Chennai,India) ,  Krishnamurhty Ayngaran (Panimalar Engineering College,Department of CSE,Chennai,India) ,  Mohan R.M (Panimalar Engineering College,Department of CSE,Chennai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIMIA  ページ： 245-248  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,クラウドコンピューティングは,ユーザの増加する数とそれらによって生成されたデータを扱う上で不可欠な技術として出現している。ハイプにもかかわらず,データ速度の増加は,消費者需要を満たすために,クラウドサービスプロバイダの作業負荷を比例的に増加させる。さらに,この状況は,ユーザへの要求されて効率的なサービスを提供するために,多くのクラウドサービスプロバイダの開発をもたらす。しかし,適切なサービスプロバイダを選択する方法はまだボトルネックとして残っている。この研究では,サーバ折衝の課題を解決するために,パターンベースのサービス折衝法を利用した。この方法は,それらの現在の選択によりユーザを支援するために,それらの過去のエントリーを認識した類似パターンを持つユーザを提供する,改善された提案特徴を用いて実装された。陰的追跡手法を組み込むことにより,ユーザによりアクセスされるサービスのシーケンスが維持され,これはユーザへの提案として活用できる。パターンに基づいて,最も重要なサービスをユーザの活動に従ってランク付けし,データを機械学習アルゴリズムを用いて観察した。要求されるサービスを選択するために,ランク付けリストをユーザに与えた。提案した手法は,クラウド環境の性能を向上させ,また,ユーザに対する効用パターンを,機械学習概念を用いて低減することにおいて,サービスプロバイダによって扱われる歪を増加させる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 消費者 ,  等級づけ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *マルチユーザ ,  データレート ,  サービスプロバイダ ,  クラウドコンピューティング ,  *クラウドサービス ,  クラウド開発環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サービス ,  クラウドサービス ,  交渉 ,  機械学習 ,  プレゼンテーション