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基于流动性感知机制的大数据资源稳定评估算法研究: 收藏
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引用; 《重庆科技学院学报（自然科学版）》2020年第4期22卷 81-85页; 作者：范海峰吉林警察学院信息工程系长春130000; 为了解决云计算条件下大数据资源评估效率低下、用户服务响应缓慢、稳定评估周期短等问题,提出一种基于流动性感知机制的大数据资源稳定评估算法。首先,考虑到大数据资源具有的高并发特性,设计了通过级别匹配的方式进行用户访问强度评估...; 为了解决云计算条件下大数据资源评估效率低下、用户服务响应缓慢、稳定评估周期短等问题,提出一种基于流动性感知机制的大数据资源稳定评估算法。首先,考虑到大数据资源具有的高并发特性,设计了通过级别匹配的方式进行用户访问强度评估,过滤服务性能较低的用户访问请求,提升用户访问质量,缩短资源评估周期。然后,针对数据响应过程存在的服务资源受限问题,构建服务资源评估排序方案,划分用户服务级别,提高用户服务访问的适应性能。仿真实验结果显示:与当前大数据评估领域常用的遗传重构蜂群算法和大数据K-匿名微聚集算法相比,该算法能有效地缩短资源评估时间,提高评估过程中的计算收敛速度,单位用户服务能力卓越。; 来源：详细信息评论

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