A strategy for the computational node choosing using Entropy-KNN on the attribute information in the cloud computing(云环境下基于Entropy-KNN算法的节点选择策略)
为满足大数据高效处理与节省成本的需求，针对云计算网络可计算节点资源的多维属性特点，提出了一种面向云计算的多属性Entropy-KNN层次聚类算法的节点选择策略.在节点资源动态描述机制的基础上，借助P2P动态路由完成节点资源的信息交换与实时更新，通过属性信息熵及相似度距离的计算，首先对已知节点按属性进行多次聚类，获得给定阈值的子类；接着选取距离较小的K个近邻节点为候选节点，根据分类与可信度的验证，最终选取与需求节点间相似度距离较小的节点作为候选节点.结果表明，该算法在一定程度上提升了计算节点的定位准确率，同时也能进一步提高大数据的处理效率....
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Zhejiang University Press
2015-05-01
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| Series: | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2015.03.021 |