检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川文理学院计算机学院,四川达州635000
出 处:《陕西科技大学学报(自然科学版)》2015年第3期167-172,共6页Journal of Shaanxi University of Science & Technology
基 金:四川省教育厅科技计划项目(15ZB0318;15ZB0324);四川文理学院校级科研计划项目(2014Z012Y)
摘 要:针对现有云环境中云服务信任问题,将SLA服务水平协议中的参数引入信任度的计算中,通过在云端和客户端实时监测SLA参数,同时结合用户对SLA参数和云服务属性的主观评价,计算出云服务质量的信任度,并将个性化因素考虑其中,最终形成对云服务全面的、动态的、个性化的评估.同时,本模型还考虑了历史因素、时间因素、金额因素等,采用灰色关联度计算评价相似度,最终提高综合信任度的科学性和准确性.实验结果表明,与其它两种模型比较,其成功交易率分别提高了5%和9%,有效地提高了云服务的成功交易率.How to solve the cloud service trust issues under the cloud enviroment,this paper proposes the introduction of the SLA parameters in the trust calculate, calculate a cloud serv- ice quality of trust through SLA parameters real-time monitoring in the cloud and the client, and combined with the user's subjective evaluation of the SLA parameter and cloud service properties, and the personalized factor among them, to form a comprehensive, dynamic, personalized evaluation of cloud services the final. At the same time, this model also takes into consideration the historical factor, time factor and amount, and evaluation similarity is obtained by using the grey correlation degree, eventually improve the science and accuracy of comprehensive trust. Experimental results show that compared with the other two models, the successful transaction rate increased by 5 % and 9 % respectively, effectively improve the success of cloud services exchange rate.
关 键 词:SLA参数 动态信任模型 云服务 个性化 智能学习
分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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