【摘 要】
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针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,矿山数字化教务部工程研究中心,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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软件新技术国家重点实验室开放基金(No.KFKT2018B27),中央高校基础研究基金(No.2017XKQY079)
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针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,将云虚拟机在密度空间中的性质融合至LOF算法之中,提出对云虚拟机的判断规则,以达到优化对正常云虚拟机的检测过程,提高检测效率。实验结果表明,所提出
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