La fonctionnalité de recherche est en construction.
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Optimization and Combination of Scientific and Technological Resource Services Based on Multi-Community Collaborative Search Optimisation et combinaison de services de ressources scientifiques et technologiques basées sur la recherche collaborative multicommunautaire

Yida HONG, Yanlei YIN, Cheng GUO, Xiaobao LIU

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Résumé:

De nombreuses ressources scientifiques et technologiques (STR) ne peuvent répondre aux besoins de services industriels réels basés sur la demande. Pour répondre à cette problématique, les caractéristiques des services de ressources scientifiques et technologiques (STRS) sont analysées, et une méthode de combinaison optimale de STR basées sur la demande basée sur une recherche collaborative multi-communautaire est ensuite proposée. Un système d'évaluation combiné optimal qui comprend divers indices, à savoir le temps de réponse, l'innovation, la composabilité et la corrélation, est développé pour les multiservices de STR, et un modèle combiné optimal hybride pour STR est construit. Un algorithme évaluatif de recherche collaborative multicommunautaire est utilisé pour étudier les interactions entre les communautés générales et les communautés modèles, améliorant ainsi la capacité d'adaptation de l'algorithme aux services de ressources dynamiques aléatoires. La valeur de convergence moyenne CMCCSA=0.00274 est obtenu par la fonction de mesure de convergence, qui dépasse les autres algorithmes de comparaison. Les résultats de cette étude indiquent que les méthodes proposées peuvent de préférence atteindre l'efficacité maximale du STR basé sur la demande, et de nouvelles idées et méthodes pour mettre en œuvre de véritables services industriels basés sur la demande pour le STR sont fournies.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.8 pp.1313-1320
Date de publication
2021/08/01
Publicisé
2021/05/06
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020BDP0023
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Computational Intelligence and Big Data for Scientific and Technological Resources and Services)
Catégories

Auteurs

Yida HONG
  Kunming University of Science and Technology
Yanlei YIN
  Kunming University of Science and Technology
Cheng GUO
  Yunnan Electrical Power Research Institute
Xiaobao LIU
  Kunming University of Science and Technology

Mots-clés

Table des matières