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A Novel Load Balancing Strategy of Software-Defined Cloud/Fog Networking in the Internet of Vehicles 被引量:13
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作者 Xiuli He Zhiyuan Ren +1 位作者 Chenhua Shi Jian Fang 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第S2期140-149,共10页
The Internet of Vehicles(IoV)has been widely researched in recent years,and cloud computing has been one of the key technologies in the IoV.Although cloud computing provides high performance compute,storage and networ... The Internet of Vehicles(IoV)has been widely researched in recent years,and cloud computing has been one of the key technologies in the IoV.Although cloud computing provides high performance compute,storage and networking services,the IoV still suffers with high processing latency,less mobility support and location awareness.In this paper,we integrate fog computing and software defined networking(SDN) to address those problems.Fog computing extends computing and storing to the edge of the network,which could decrease latency remarkably in addition to enable mobility support and location awareness.Meanwhile,SDN provides flexible centralized control and global knowledge to the network.In order to apply the software defined cloud/fog networking(SDCFN) architecture in the IoV effectively,we propose a novel SDN-based modified constrained optimization particle swarm optimization(MPSO-CO) algorithm which uses the reverse of the flight of mutation particles and linear decrease inertia weight to enhance the performance of constrained optimization particle swarm optimization(PSO-CO).The simulation results indicate that the SDN-based MPSO-CO algorithm could effectively decrease the latency and improve the quality of service(QoS) in the SDCFN architecture. 展开更多
关键词 internet of vehicles cloud computing cloud/fog network software defined networking load balancing
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Three Tier Fog Networks: Enabling IoT/5G for Latency Sensitive Applications 被引量:6
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作者 Romana Shahzadi Ambreen Niaz +4 位作者 Mudassar Ali Muhammad Naeem Joel J.P.C.Rodrigues Farhan Qamar Syed Muhammad Anwar 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第3期1-11,共11页
Following the progression in Internet of Things(IoT) and 5G communication networks, the traditional cloud computing model have shifted to fog computing. Fog computing provides mobile computing, network control and sto... Following the progression in Internet of Things(IoT) and 5G communication networks, the traditional cloud computing model have shifted to fog computing. Fog computing provides mobile computing, network control and storage to the network edges to assist latency critical and computation-intensive applications. Moreover, security features are improved in fog paradigm by processing critical data on edge devices instead of data centres outside the control plane of users. However, fog network deployment imposes many challenges including resource allocation, privacy of users, non-availability of programming model and testing software and support for the heterogenous networks. This article highlights these challenges and their potential solutions in detail. This article also discusses threetier fog network architecture, its standardization and benefits in detail. The proposed resource allocation mechanism for three tier fog networks based on swap matching is described. Results show that by practicing the proposed resource allocation mechanism, maximum throughput with reduced latency is achieved. 展开更多
关键词 cloud computing fog networkS MATCHING GAMES internet of THINGS
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Energy Efficiency and Latency Analysis of Fog Networks
3
作者 Raad S.Alhumaima 《China Communications》 SCIE CSCD 2020年第4期66-77,共12页
The industry of cellular networks is evaluating the new architectures to ensure an enhanced performance. Fog communication is the new paradigm that presented to unleash edge computing. In this paper, we introduced a m... The industry of cellular networks is evaluating the new architectures to ensure an enhanced performance. Fog communication is the new paradigm that presented to unleash edge computing. In this paper, we introduced a mathematical framework to evaluate the trade-offs of Fog proposal. Specifically, testing the power consumption, delay and energy efficiency in comparison with traditional cloud radio access networks. Although the literature has showed that fog radio access networks provides an enhanced delay performance, this paper shows that an enlarged amount of power is consumed, which degrades the energy efficiency in comparison with traditional cloud counterpart. However, the level of such devolution depends on the number of deployed fog devices that directly influences the power consumption. This paper also shows that enhancing the delay by using fog architecture is not a straight forward process, but requires a particular caring in terms of choosing the appropriate mode while placing/installing fog functions within fog devices. 展开更多
关键词 fog COMMUNICATIONS cloud networkS models modelling power energy efficiency DELAY
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面向星地融合的6G云雾化自组网
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作者 彭木根 袁硕 《电信科学》 北大核心 2024年第3期1-14,共14页
低轨星座朝支持星上处理、功能可重构、星地协作和通信遥感导航控制等多任务一体化的方向演进,受限于星上信号处理和计算能力不足、星间链路容量不宽等瓶颈,迫切需要和具有强大云化处理与计算能力的陆地移动通信网络深度融合。为此,提... 低轨星座朝支持星上处理、功能可重构、星地协作和通信遥感导航控制等多任务一体化的方向演进,受限于星上信号处理和计算能力不足、星间链路容量不宽等瓶颈,迫切需要和具有强大云化处理与计算能力的陆地移动通信网络深度融合。为此,提出了面向星地融合的6G云雾化自组网的体系架构和协议体系,实现了低轨雾化卫星网络和陆地云化通信网络的协同融合,研究了基于星上雾化处理的通信遥感导航控制一体化波形和资源管理,以及云雾化协同的移动性管理和智能信息处理等关键技术,展望了未来的标准化工作和硬件试验。 展开更多
关键词 星地融合网络 6G 云雾化 自组网
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基于云雾网络的低延迟QoS路由优化策略研究
5
作者 许年芳 褚诗伟 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2024年第4期89-94,共6页
移动通信技术的快速发展催生了许多新的产业和商业机会,导致网络电话流量显著增加。然而,由于网络资源和带宽有限,如何确保通话服务质量(QoS)仍然是一个挑战。传统的网络架构设计由于耦合问题无法有效满足不同服务项目的多样化QoS需求... 移动通信技术的快速发展催生了许多新的产业和商业机会,导致网络电话流量显著增加。然而,由于网络资源和带宽有限,如何确保通话服务质量(QoS)仍然是一个挑战。传统的网络架构设计由于耦合问题无法有效满足不同服务项目的多样化QoS需求。为了解决这个挑战,深入研究了云和雾网络以及低延迟场景下的QoS路由优化策略。通过实验仿真,发现在处理1000兆字节(MB)的数据时,低延迟模型优于云计算网络。使用低延迟模型需要18.47秒,使用云计算网络需要30.42秒,低延迟模型处理时间减少了11.95秒。利用低延迟模型可以提高网络吞吐量和操作速度,同时最小化数据包之间的丢包率,这种模型在提高网络性能和用户体验方面起着关键作用。 展开更多
关键词 服务质量 云计算网络 低延迟 单雾节点
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美国《国防信息系统局2025—2029财年战略》文件解读
6
作者 王玉婷 《电光系统》 2024年第2期1-3,9,共4页
为维护美国防部的全球信息优势,美国防信息系统局发布了其最新5年战略计划《DISA2025—2029财年战略》,阐明了其将在国防信息网络领域采取的措施及2030年转型目标,以保障美国防部的信息优势地位和联合全域作战能力。文章详细解读了该战... 为维护美国防部的全球信息优势,美国防信息系统局发布了其最新5年战略计划《DISA2025—2029财年战略》,阐明了其将在国防信息网络领域采取的措施及2030年转型目标,以保障美国防部的信息优势地位和联合全域作战能力。文章详细解读了该战略文件的发布背景、主要内容等,并提出思考认识,为我国相关工作提供思路。 展开更多
关键词 国防信息系统局 国防部信息网络 混合云环境
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A Survey of Cloud Computing Detection Techniques against DDoS Attacks
7
作者 Sabah Alzahrani Liang Hong 《Journal of Information Security》 2018年第1期45-69,共25页
A Distributed Denial of Service Attack (DDoS) is an attack in which multiple systems compromised by a Trojan are maliciously used to target a single system. The attack leads to the denial of a certain service on the t... A Distributed Denial of Service Attack (DDoS) is an attack in which multiple systems compromised by a Trojan are maliciously used to target a single system. The attack leads to the denial of a certain service on the target system. In a DDoS attack, both the target system and the systems used to perform the attack are all victims of the attack. The compromised systems are also called Botnets. These attacks occur on networked systems, among them the cloud computing facet. Scholars have tried coming up with separate mechanisms for detecting and preventing such attacks long before they occur. However, as technology progresses in advancement so do the attack mechanisms. In cloud computing, security issues affect various stakeholders who plan on cloud adoption. DDoS attacks are such serious concerns that require mitigation in the cloud. This paper presents a survey of the various mechanisms, both traditional and modern, that are applied in detecting cloud-based DDoS attacks. 展开更多
关键词 DDOS IDS SIGNATURE ANOMALY hybrid SVM Neural network cloud Machine Learning BIG Data
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云—雾—边缘协同的数字孪生制造系统仿真过程动态扰动响应方法 被引量:2
8
作者 孟麒 胡天亮 马嵩华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1996-2005,共10页
鉴于现有仿真技术对制造过程动态响应能力不足,数字孪生技术为仿真系统对制造过程的动态映射提供了解决方案,但仍存在设备运行过程中动态扰动识别困难且扰动识别模型的训练过程受制于计算和数据资源,导致耗时较长,以及用于识别动态扰动... 鉴于现有仿真技术对制造过程动态响应能力不足,数字孪生技术为仿真系统对制造过程的动态映射提供了解决方案,但仍存在设备运行过程中动态扰动识别困难且扰动识别模型的训练过程受制于计算和数据资源,导致耗时较长,以及用于识别动态扰动和构建约束条件的数据为离线或半离线状态,不能满足实时响应要求的问题。针对以上问题,提出一种基于云—雾—边缘协同的数字孪生制造仿真过程动态扰动响应方法。在云端使用公共数据集训练普适化模型并使用边缘端数据训练个性化模型来提升扰动识别精度,雾端通过部署云端训练的个性化模型保证扰动识别速度,同时将识别的扰动更新到数字孪生仿真模型中。边缘端负责采集实时信号并上传至雾端。经实验验证,扰动约束更新机制能够准确更新扰动,从而对运行过程中的扰动做出快速响应。 展开更多
关键词 数字孪生 扰动识别 卷积神经网络 云—雾—边缘协同
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深度强化学习与移动通信资源管理:算法、进展与展望 被引量:2
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作者 孙恩昌 袁永仪 +2 位作者 吴兵 屈晗星 张延华 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期71-88,共18页
深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)将深度学习从高维数据提取低维特征的能力与强化学习的决策能力相结合,是移动通信资源管理与优化的高效算法之一.在引入DRL相关算法概念与原理的基础上,重点对DRL在网络切片、云计算、雾... 深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)将深度学习从高维数据提取低维特征的能力与强化学习的决策能力相结合,是移动通信资源管理与优化的高效算法之一.在引入DRL相关算法概念与原理的基础上,重点对DRL在网络切片、云计算、雾计算、移动边缘计算等通信技术与场景中的资源管理与优化效果进行综述与分析,结合DRL在移动通信资源管理的算法原理与研究进展,论述了DRL面临的问题与挑战,并提出相应解决思路.最后,展望了DRL在移动通信资源管理领域的发展趋势和主要研究方向. 展开更多
关键词 深度强化学习(deep reinforcement learning DRL) 通信资源管理 网络切片 云计算 雾计算 移动边缘计算
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Paillier Cryptography Based Message Authentication Code for IoMT Security
10
作者 S.Siamala Devi Chandrakala Kuruba +1 位作者 Yunyoung Nam Mohamed Abouhawwash 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第3期2209-2223,共15页
Health care visualization through Internet of Things(IoT)over wireless sensor network(WSN)becomes a current research attention due to medical sensor evolution of devices.The digital technology-based communication syst... Health care visualization through Internet of Things(IoT)over wireless sensor network(WSN)becomes a current research attention due to medical sensor evolution of devices.The digital technology-based communication system is widely used in all application.Internet of medical thing(IoMT)assisted health-care application ensures the continuous health monitoring of a patient and provides the early awareness of the one who is suffered without human participation.These smart medical devices may consume with limited resources and also the data generated by these devices are large in size.These IoMT based applications suffer from the issues such as security,anonymity,privacy,and interoper-ability.To overcome these issues,data aggregation methods are the solution that can concatenate the data generated by the sensors and forward it into the base station through fog node with efficient encryption and decryption.This article proposed a well-organized data aggregation and secured transmission approach.The data generated by the sensor are collected and compressed.Aggregator nodes(AN)received the compressed data and concatenate it.The concatenated and encrypted data is forward to fog node using the enhanced Paillier cryptogra-phy-based encryption with Message Authentication code(MAC).Fog node extracts the forwarded data from AN using Fog message extractor method(FME)with decryption.The proposed system ensures data integrity,security and also protects from security threats.This proposed model is simulated in Net-work Simulator 2.35 and the evaluated simulation results proves that the aggregation with MAC code will ensures the security,privacy and also reduces the communication cost.Fog node usages in between Aggregator and base station,will reduce the cloud server/base station computational overhead and storage cost.The proposed ideology is compared with existing data aggregation schemes in terms of computational cost,storage cost,communication cost and energy cost.Cost of communication takes 18.7 ms which is much lesser than existing schemes. 展开更多
关键词 fog IoMT wireless sensor network cloud AGGREGATION ENCRYPTION DECRYPTION energy
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面向医疗大数据的云雾网络及其分布式计算方案 被引量:28
11
作者 何秀丽 任智源 +1 位作者 史晨华 丛犁 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期71-77,共7页
针对云计算应用于医疗大数据场景时存在业务处理时延较高的问题,提出了一种基于边缘计算的新型云/雾混合网络架构,该架构利用医院中的路由器或交换机等边缘设备,在云服务器与医疗检测设备之间构建一个雾计算层,通过将云服务器中的医学... 针对云计算应用于医疗大数据场景时存在业务处理时延较高的问题,提出了一种基于边缘计算的新型云/雾混合网络架构,该架构利用医院中的路由器或交换机等边缘设备,在云服务器与医疗检测设备之间构建一个雾计算层,通过将云服务器中的医学影像等医疗大数据分析结果主动缓存至雾计算设备,并与雾设备上来自医疗检测终端的数据进行对比计算,得出诊断结果,达到降低业务处理时延的目的。考虑到边缘设备的计算能力较弱,进一步提出了一种多设备分布式计算方案,利用带约束的粒子群优化负载均衡(CPSO-LB)算法,达到任务处理时延最小的目标。仿真结果表明:基于CPSO-LB算法的云/雾混合网络能有效地降低医疗数据处理时延;当采用10个雾计算设备,处理的医疗数据量在6-10Gb时,与云计算网络相比时延性能提升了50.95%-37.37%。 展开更多
关键词 医疗大数据 云计算 云/雾混合网络 负载均衡
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云雾混合网络下基于多智能体架构的资源分配及卸载决策研究 被引量:10
12
作者 陈前斌 谭颀 +1 位作者 贺兰钦 唐伦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2654-2662,共9页
针对D2D辅助的云雾混合架构下资源分配及任务卸载决策优化问题,该文提出一种基于多智能体架构深度强化学习的资源分配及卸载决策算法。首先,该算法考虑激励约束、能量约束以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载... 针对D2D辅助的云雾混合架构下资源分配及任务卸载决策优化问题,该文提出一种基于多智能体架构深度强化学习的资源分配及卸载决策算法。首先,该算法考虑激励约束、能量约束以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载决策,建立了最大化系统总用户体验质量(QoE)的随机优化模型,并进一步将其转化为MDP问题。其次,该算法将原MDP问题进行因式分解,并建立马尔可夫博弈模型。然后,基于行动者-评判家(AC)算法提出一种集中式训练、分布式执行机制。在集中式训练过程中,多智能体通过协作获取全局信息,实现资源分配及任务卸载决策策略优化,在训练过程结束后,各智能体独立地根据当前系统状态及策略进行资源分配及任务卸载。最后,仿真结果表明,该算法可以有效提升用户QoE,并降低了时延及能耗。 展开更多
关键词 云雾混合 D2D 多智能体 资源分配 计算卸载
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传感云安全研究进展 被引量:13
13
作者 王田 李洋 +2 位作者 贾维嘉 王国军 彭绍亮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期35-52,共18页
通过调研大量的国内外传感云安全的相关文献发现,现有的传感云系统存在一系列严重的安全问题,如不同服务提供商的信誉问题、物理节点耦合漏洞、数据权限管理漏洞等,严重地阻碍了传感云系统的进一步发展。分析了传感云系统存在的安全问题... 通过调研大量的国内外传感云安全的相关文献发现,现有的传感云系统存在一系列严重的安全问题,如不同服务提供商的信誉问题、物理节点耦合漏洞、数据权限管理漏洞等,严重地阻碍了传感云系统的进一步发展。分析了传感云系统存在的安全问题,对比了现有的传感云安全技术,讨论总结了不同种类解决方案的优缺点,提出了未来传感云发展面临的安全挑战。最后,设计了基于雾计算框架下传感云安全的实现方案,为传感云的安全研究带来新的思路。 展开更多
关键词 云计算 无线传感网 传感云 安全 雾计算
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基于OpenStack的异构混合云解决方案 被引量:11
14
作者 陈天 陈楠 +2 位作者 黄志兰 樊勇兵 赖培源 《电信科学》 北大核心 2015年第7期132-138,共7页
对混合云产业发展现状、主流产品和解决方案进行了梳理,对混合云适用场景和部署方式进行了分析,并基于电信运营商云资源特点和混合云业务需求,提出了基于OpenStack开源实现的异构混合云系统和解决方案。对该系统相关的系统框架、混合云... 对混合云产业发展现状、主流产品和解决方案进行了梳理,对混合云适用场景和部署方式进行了分析,并基于电信运营商云资源特点和混合云业务需求,提出了基于OpenStack开源实现的异构混合云系统和解决方案。对该系统相关的系统框架、混合云统一管理、异构资源池统一管理、混合云网络互通、混合云安全等关键问题进行了阐述。 展开更多
关键词 混合云 OPENSTACK 电信运营商 异构网络
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基于神经网络和分形纹理的夜间浓雾遥感监测技术 被引量:10
15
作者 张顺谦 杨秀蓉 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第6期804-810,共7页
利用地物光谱信息和图像纹理信息作为地物分类识别标志,将分形理论和BP神经网络应用于夜间浓雾的遥感监测,使夜间浓雾的监测精度明显提高。与传统最大似然法(MLC)比较,晴空地表、雾区、云区的识别精度均有提高,特别是云区的识别精度提高... 利用地物光谱信息和图像纹理信息作为地物分类识别标志,将分形理论和BP神经网络应用于夜间浓雾的遥感监测,使夜间浓雾的监测精度明显提高。与传统最大似然法(MLC)比较,晴空地表、雾区、云区的识别精度均有提高,特别是云区的识别精度提高了10%,基于灰度连通域的灰度加权计盒维数图像纹理提取技术使云雾边界的提取更加合理,文章最后对类的归并作了讨论。 展开更多
关键词 夜间浓雾 遥感监测技术 神经网络 分形纹理 气象遥感
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分布式卫星云雾网络及时延与能耗策略 被引量:7
16
作者 任智源 侯向往 +2 位作者 郭凯 张海林 陈晨 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1474-1481,共8页
为了解决分布式卫星的地面云计算中心架构存在的高传输时延问题,提出分布式卫星云雾网络(DSCFN)架构,由小卫星编队飞行组成卫星雾网络,根据地面站云计算得出的任务划分比例直接进行本地分布式计算,降低业务处理时延.由于卫星的计算能力... 为了解决分布式卫星的地面云计算中心架构存在的高传输时延问题,提出分布式卫星云雾网络(DSCFN)架构,由小卫星编队飞行组成卫星雾网络,根据地面站云计算得出的任务划分比例直接进行本地分布式计算,降低业务处理时延.由于卫星的计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,卫星工作寿命减短,为此提出均衡时延和能耗的策略,利用改进的粒子群优化(MPSO)算法,解决能耗约束下的时延优化问题,达到时延和能耗折中的目标.仿真结果表明,基于MPSO算法得出的任务比例进行分布式计算,可以在能耗约束条件下,有效地降低卫星雾网络的任务处理时延,满足时延敏感型业务的需求;由10颗小卫星组成的DSCFN处理1 Gb数据的时延相比地面云中心降低了90.7%. 展开更多
关键词 分布式卫星网络 云计算 雾计算 分布式计算 粒子群算法
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神经网络和分形纹理在夜间云雾分离中的应用 被引量:9
17
作者 张顺谦 杨秀蓉 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期497-501,共5页
云雾分离是浓雾遥感监测的难点,地物光谱信息和图像纹理信息的综合利用,分形理论和BP神经网络技术的应用,使夜间云雾分离结果更为可信,基于灰度连通域的图像纹理提取提高了云雾边界的识别能力,灰度加权拉伸后的分数维增强了云雾的可分性... 云雾分离是浓雾遥感监测的难点,地物光谱信息和图像纹理信息的综合利用,分形理论和BP神经网络技术的应用,使夜间云雾分离结果更为可信,基于灰度连通域的图像纹理提取提高了云雾边界的识别能力,灰度加权拉伸后的分数维增强了云雾的可分性,与传统最大似然法比较,本文所用方法对晴空地表、雾区、云区的识别精度均有提升,特别是云区的识别精度提高了10%,三类地表的总体识别率提高了7%,达到93%以上,文章最后对类的归并作了讨论。 展开更多
关键词 BP神经网络 分形理论 云雾分离 分类后处理
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基于项目和信任的协同过滤推荐算法 被引量:16
18
作者 朱丽中 徐秀娟 刘宇 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期58-62,66,共6页
为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项... 为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项目的聚合结果作为随机游走的返回结果,从而提高推荐结果的稳定性。实验结果表明,CoTrustWalker算法在小规模数据集上与TrustWalker算法相比,其推荐质量和推荐速度均有较大提高。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 基于信任网络推荐 冷启动推荐 混合推荐 云模型
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异构云无线接入网架构下面向混合能源供应的动态资源分配及能源管理算法 被引量:6
19
作者 陈前斌 谭颀 +2 位作者 魏延南 贺兰钦 唐伦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1428-1435,共8页
针对面向混合能源供应的5G异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题,该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先,由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性,同时考虑... 针对面向混合能源供应的5G异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题,该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先,由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性,同时考虑到系统的稳定性、能源的可持续性以及用户的服务质量(QoS)需求,将H-CRANs网络下的资源分配以及能源管理问题建立为一个以最大化服务提供商平均净收益为目标的受限无穷时间马尔科夫决策过程(CMDP)。然后,使用拉格朗日乘子法将所提CMDP问题转换为一个非受限的马尔科夫决策过程(MDP)问题。最后,因为行为空间与状态空间都是连续值集合,因此该文利用深度强化学习解决上述MDP问题。仿真结果表明,该文所提算法可有效保证用户QoS及能量可持续性的同时,提升了服务提供商的平均净收益,降低了能耗。 展开更多
关键词 异构云无线接入网 混合能源 资源分配 能源管理 深度强化学习
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云环境用户情境感知的移动服务QoS混合推荐 被引量:5
20
作者 刘海鸥 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第4期183-189,194,共8页
[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质... [目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质量)混合推荐模型:a.基于移动用户位置情境信息对其涵盖的用户与服务项目按照自治系统的归类原则进行聚类,形成移动用户-服务项目协同过滤推荐机制;b.针对传统Qo S推荐方法存在的新用户与新项目冷启动问题,基于User-based与Item-based CF对缺少的Qo S属性偏好值进行预测和推荐;c.针对移动网络环境下服务Qo S属性值海量数据、分布不均等带来的混合推荐权值难以确定问题,通过MapReduce化的蚁群神经网络权值训练来进行CF混合推荐。[结果/结论]实验证明,方法有效融合了移动用户与服务在Qo S位置的感知属性,提高了推荐算法的预测精度,User-based与Item-based的移动服务Qo S属性偏好值预测有效缓解了推荐系统的冷启动问题,MapReduce化的蚁群神经网络权值训练方法也显著减少了算法的全局计算时间,明显改进了推荐系统的运行效率。 展开更多
关键词 云环境 情境感知 QOS 协同过滤混合推荐 冷启动 蚁群神经网络
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