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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Probabilistic Qualitative Preference Matching in Long-Term IaaS Composition

verfasst von : Sajib Mistry, Athman Bouguettaya, Hai Dong, Abdelkarim Erradi

Erschienen in: Service-Oriented Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We propose a qualitative similarity measure approach to select an optimal set of probabilistic Infrastructure-as-a-Service (IaaS) requests according to the provider’s probabilistic preferences over a long-term period. The long-term qualitative preferences are represented in probabilistic temporal CP-Nets. The preferences are indexed in a k-d tree to enable the multidimensional similarity measure using tree matching approaches. A probabilistic range sampling approach is proposed to reduce the large multidimensional search space in temporal CP-Nets. A probability distribution matching approach is proposed to reduce the approximation error in the similarity measure. Experimental results prove the feasibility of the proposed approach.

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Metadaten
Titel
Probabilistic Qualitative Preference Matching in Long-Term IaaS Composition
verfasst von
Sajib Mistry
Athman Bouguettaya
Hai Dong
Abdelkarim Erradi
Copyright-Jahr
2017
Buch
Service-Oriented Computing

Print ISBN: 978-3-319-69034-6

Electronic ISBN: 978-3-319-69035-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-69035-3_18

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