申请/专利权人：东北大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876075A

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开一种基于内积相似性度量的云际资源提供商配对方法，涉及云际计算领域。生成提供资源的云商的资源信息数据；生成需求资源的云商的资源信息数据；生成云商供应向量vp和云商需求向量vn，进而得到云商供应向量集合VP和云商需求向量集合VN；对云商供应向量集合VP和云商需求向量集合VN进行数据降维；构建用于云商快速配对的索引结构；云际平台运行配对算法，得到云商配对结果。本发明基于内积计算对云商之间的配对程度进行衡量，并设计了高效的最大内积搜索方法用于最佳配对结果的寻找，能够高效地完成云际平台中大量云商的快速配对，保证云际平台运行的效率和实时性。

主权项：1.一种基于内积相似性度量的云际资源提供商配对方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：生成提供资源的云商的资源信息数据DataGen→dp，DataGen表示云商的资源信息数据生成函数，dp表示提供资源的云商的资源信息数据；步骤2：生成需求资源的云商的资源信息数据DataGen→np，np为需求资源的云商的资源信息数据；步骤3：云际平台运行数据收集算法Collectdp,np→VP,VN，收集各个提供资源的云商的资源信息数据和各个需求资源的云商的资源信息数据，分别生成云商供应向量vp和云商需求向量vn，进而得到云商供应向量集合VP和云商需求向量集合VN，Collect表示运行数据收集函数；步骤4：云际平台运行数据降维算法ReduceDimVP,VN→VLP,VLN，对云商供应向量集合VP和云商需求向量集合VN进行数据降维，得到低维云商供应向量集合VLP和低维云商需求向量集合VLN，ReduceDim表示数据降维函数；步骤5：云际平台运行索引生成算法ConstructIndexVLP,VLN→Index，构建用于云商快速配对的索引结构Index，ConstructIndex表示索引生成函数；步骤6：云际平台运行配对算法MatchVLP,VLN,Index→MatchResult，得到云商配对结果，Match表示云际平台运行配对函数，MatchResult表示供应资源云商与需求资源云商配对结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 一种基于内积相似性度量的云际资源提供商配对方法

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