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摘要
为解决云服务条件下评估算法存在的用户服务评估效率较低、评估时长难以控制等问题，提出一种基于大数据资源感知机制的云服务人工智能评估算法。首先，针对大数据条件下用户访问热度及服务存在的集中突发特点，采取级别匹配方式，尽量满足不同层次用户的访问需求，提高服务匹配精确度，降低服务评估时长；然后，考虑到云资源占用对服务匹配的影响，采取从低到高的排序方法，提升用户服务颗粒度；最后，引入休眠机制增强资源评估效率。由仿真实验结果可知，相较于ABC算法和HM算法，所设计算法的服务评估时长更短，单位时间用户服务满足积累数更高，具有很强的评估收敛能力及用户服务质量。
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单位江苏联合职业技术学院
