論文の概要: A CP-Net based Qualitative Composition Approach for an IaaS Provider
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12221v1
- Date: Wed, 24 Feb 2021 11:21:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-26 11:15:33.847548
- Title: A CP-Net based Qualitative Composition Approach for an IaaS Provider
- Title(参考訳): IaaSプロバイダのためのCP-Netに基づく定性構成手法
- Authors: Sheik Mohammad Mostakim Fattah, Athman Bouguettaya, and Sajib Mistry
- Abstract要約: I プロバイダに対して最適なコンシューマセットを定性的に選択するための新しい CP-Net ベースの合成手法を提案する。
候補消費者の検索空間を効果的に削減する欲望に基づく構成とcpnetベースの構成を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.11470070927586014
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel CP-Net based composition approach to qualitatively select
an optimal set of consumers for an IaaS provider. The IaaS provider's and
consumers' qualitative preferences are captured using CP-Nets. We propose a
CP-Net composability model using the semantic congruence property of a
qualitative composition. A greedy-based and a heuristic-based consumer
selection approaches are proposed that effectively reduce the search space of
candidate consumers in the composition. Experimental results prove the
feasibility of the proposed composition approach.
- Abstract(参考訳): IaaSプロバイダに最適な消費者セットを定性的に選択するための新しいCP-Netベースの構成アプローチを提案する。
IaaSプロバイダと消費者の定性的な設定はCP-Netを使ってキャプチャされる。
定性組成のセマンティックコングルエンス特性を用いたCP-Net構成性モデルを提案する。
提案手法は, 対象者の検索スペースを効果的に削減する, ヒューリスティックおよびヒューリスティックな消費者選択手法である。
実験結果は、提案された組成アプローチの実現可能性を証明する。
関連論文リスト
- CSCNET: Class-Specified Cascaded Network for Compositional Zero-Shot
Learning [62.090051975043544]
属性とオブジェクト(A-O)の絡み合いは、合成ゼロショット学習(CZSL)の基本的かつ重要な問題である
CZSL(Class-specified Cascaded Network, CSCNet)のための新しいA-O不整合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T14:18:41Z) - Overcoming Reward Overoptimization via Adversarial Policy Optimization
with Lightweight Uncertainty Estimation [50.0151082930949]
AdvPO(Adversarial Policy Optimization)は、人間からの強化学習における報酬過度最適化の問題に対する新しい解決策である。
本稿では,報酬モデルの最後の層埋め込みにのみ依存して,報酬の不確実性を定量化する軽量な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T09:20:12Z) - PLIERS: a Popularity-Based Recommender System for Content Dissemination
in Online Social Networks [5.505634045241288]
PLIERSと呼ばれる新しいタグベースのレコメンデーションシステムを提案する。
これは、ユーザーが主にアイテムやタグに興味を持ち、既に所有しているものと同様の人気があるという仮定に依存している。
PLIERSは、アルゴリズムと推奨項目のパーソナライズレベルとの良好なトレードオフを達成することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T09:04:58Z) - Enabling AI-Generated Content (AIGC) Services in Wireless Edge Networks [68.00382171900975]
無線エッジネットワークでは、不正に生成されたコンテンツの送信はネットワークリソースを不要に消費する可能性がある。
我々は、AIGC-as-a-serviceの概念を示し、エッジネットワークにAをデプロイする際の課題について議論する。
最適なASP選択のための深層強化学習可能なアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T09:30:23Z) - Differentially Private Federated Clustering over Non-IID Data [59.611244450530315]
クラスタリングクラスタ(FedC)問題は、巨大なクライアント上に分散されたラベルなしデータサンプルを、サーバのオーケストレーションの下で有限のクライアントに正確に分割することを目的としている。
本稿では,DP-Fedと呼ばれる差分プライバシー収束手法を用いた新しいFedCアルゴリズムを提案する。
提案するDP-Fedの様々な属性は、プライバシー保護の理論的解析、特に非識別的かつ独立に分散された(非i.d.)データの場合において得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-03T05:38:43Z) - FEBR: Expert-Based Recommendation Framework for beneficial and
personalized content [77.86290991564829]
推奨コンテンツの質を評価するための見習い学習フレームワークであるFEBR(Expert-Based Recommendation Framework)を提案する。
このフレームワークは、推奨評価環境において専門家(信頼できると仮定される)の実証された軌跡を利用して、未知のユーティリティ機能を回復する。
ユーザ関心シミュレーション環境(RecSim)によるソリューションの性能評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-17T18:21:31Z) - PURS: Personalized Unexpected Recommender System for Improving User
Satisfaction [76.98616102965023]
本稿では、予期せぬことを推奨プロセスに組み込んだ、新しいPersonalized Unexpected Recommender System(PURS)モデルについて述べる。
3つの実世界のデータセットに対する大規模なオフライン実験は、提案されたPURSモデルが最先端のベースラインアプローチを大幅に上回っていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T01:33:21Z) - Reputation Bootstrapping for Composite Services using CP-nets [0.15229257192293197]
オンデマンドサービス構成の評判をブートストラップする新しいフレームワークを提案する。
コンポジションにおけるコンポーネントサービスに対する評価関連要因を条件付き優先度ネットワーク(CP-net)に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T02:51:23Z) - Towards Content Provider Aware Recommender Systems: A Simulation Study
on the Interplay between User and Provider Utilities [34.288256311920904]
我々は,ユーザユーティリティの目的と,推奨コンテンツに関連するプロバイダの反事実的ユーティリティリフトを最適化するために,強化推奨エージェントecoagent(ecoagent)を構築した。
私たちは、我々のアプローチの利点と限界の両方に光を当てるシミュレーション実験をいくつか提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T00:02:58Z) - Context-aware Ensemble of Multifaceted Factorization Models for
Recommendation Prediction in Social Networks [3.274188314820932]
KDD-Cup 2012のタスク1におけるShanda Innovationsチームのソリューションについて説明する。
ソーシャルネットワークにおける多面的因子化モデル(Multifaceted Factorization Models)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T16:42:50Z) - Sequential Learning-based IaaS Composition [0.11470070927586014]
時間条件優先ネットワーク(TempCP-net)に含まれる決定変数
時系列類似度尺度に基づくtextitk-d tree indexingを用いて、リクエストの集合のグローバル嗜好ランキングを算出する。
構成における要求の受け入れや拒否に要求の長さを適用する、オンポリシーに基づく逐次選択学習手法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T23:16:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。