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公开(公告)号：CN115481684A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211118343.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于时间感知的峰值聚类服务器资源预留方法，通过把数据集中的原始数据按照时间维度进行划分，对划分后的时间片矩阵R，按照用户和服务维度，使用潜在因子模型，从稀疏的矩阵中提取密集的任务LF矩阵P和资源LF矩阵Q；分别使用密度峰值聚类算法进行聚类，将聚类得到的离散值即不可信任务进行去除处理，获得待预测矩阵；使用低秩矩阵分解，进行资源预留的预测，获得预测矩阵；计算平均绝对误差和均方根误差；获得任务预留预测结果最好的资源列表；本发明从时间维度对初始数据进行划分，充分的考虑时间因素对资源预留的影响，并对数据进行了降噪的处理，能够提高资源预留的准确性，并且能够提高资源的利用率。
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