大数据环境下基于公共服务平台的资源多级智能寻租与匹配策略和价值创造

发布时间：2022-07-12 15:27

　　资源的高效寻租与匹配是其价值创造的关键。文中研究大数据环境下基于公共服务平台的资源寻租与匹配问题,针对公共服务资源的非结构化特点,考虑本体树的路径距离、连接深度和广度,重新定义了语义距离,提出了基于语义距离的五元组形式化描述模型,消除了公共服务资源在底层结构和类型上的复杂性;针对公共服务平台上资源及其相关数据信息规模巨大的问题,提出了资源多级智能寻租与匹配策略,首先通过对参数相对较少且简单的S_category和S_status进行粗粒度过滤,大幅缩小资源寻租的范围,快速提高算法的匹配速度,再通过对S_ability和S_QoS的细粒度匹配,最终得到符合需求方匹配阈值要求的资源排序集合。实验算例表明,该方法的计算效率显著高于传统的多线程算法,且与目前常用的资源寻租与匹配算法相比,查准率和查全率更优。实验结果证明,该方法有效可行,不仅能够实现公共服务平台上资源的快速寻租和高效匹配,而且还能够在大数据的驱动下实现资源的价值创造。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 大数据环境下基于公共服务平台的资源寻租与匹配策略的设计
    2.1 非结构化公共服务资源的形式化描述
    2.2 公共服务资源的寻租与匹配策略
    2.3 公共服务资源的多级智能寻租与匹配算法
3 实验分析
    3.1 参数说明
    3.2 仿真实验
    3.3 分析与讨论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3659375