Research on Cloud Service Provider Recommendation Model based on User Preference
Notice bibliographique
Résumé
Based on the rise and wide application of cloud services, this paper proposes and implements a cloud service provider recommendation model based on user needs and preferences.The model consists of three parts.First, based on the needs of users, determine the subjective dimensions of users' demand for cloud services, and realize the measurement of user preferences.Secondly, according to the service capability of the cloud service provider, the ability of the cloud service provider to meet the needs of users is measured.From the perspective of cloud service providers, after determining the indicators that can reflect the service capabilities of cloud service providers, innovatively establish a bridge between service capabilities and user needs.Realize the evaluation of cloud service providers from the perspective of demand realization, that is, to measure their demand satisfaction ability.Finally, according to the recommendation rules in this article, the similarity distance between the user and the candidate cloud service provider based on requirements is compared, and the cloud service provider that matches the user's corresponding needs and preferences is recommended to the user, and personalized decision-making recommendation for the cloud service provider is realized.The recommendation system proposed and implemented in this paper is no longer limited to the evaluation of cloud service providers, but in the recommendation process, it combines the needs and preferences of cloud service users and specific cloud service field characteristics and other information and combines fuzzy evaluation methods.And similar distance and other theories, to give users more satisfactory recommendations, and make personalized recommendations for users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».