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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Trust Assessment-Based Multiple Linear Regression for Processing Big Data Over Diverse Clouds

verfasst von : Hadeel El-Kassabi, Mohamed Adel Serhani, Chafik Bouhaddioui, Rachida Dssouli

Erschienen in: Emerging Technologies for Developing Countries

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Assessing trust of cloud providers is considered to be a key factor to discriminate between them, especially once dealing with Big Data. In this paper, we apply Multiple Linear Regression (MLR) to develop a trust model for processing Big Data over diverse Clouds. The model relies on MLR to predict trust score of different cloud service providers. Therefore, support selection of the trustworthiness provider. Trust is evaluated not only on evidenced information collected about cloud resources availability, but also on past experiences with the cloud provider, and the reputation collected from other users experienced with the same cloud services. We use cross validation to test the consistency of the estimated regression equation, and we found that the model can perfectly be used to predict the response variable trust. We also, use bootstrap scheme to evaluate the confidence intervals for each pair of variables used in building our trust model.

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Metadaten
Titel
Trust Assessment-Based Multiple Linear Regression for Processing Big Data Over Diverse Clouds
verfasst von
Hadeel El-Kassabi
Mohamed Adel Serhani
Chafik Bouhaddioui
Rachida Dssouli
Copyright-Jahr
2018
Buch
Emerging Technologies for Developing Countries

Print ISBN: 978-3-319-67836-8

Electronic ISBN: 978-3-319-67837-5

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67837-5_10

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