Under de senaste åren har den stora ökningen av molntjänster som finns tillgängliga från heterogena molnleverantörer gjort utvärderingen och urvalet av önskade molntjänster till en besvärlig uppgift för tjänstekonsumenterna. I detta avseende finns det ett ökande behov av användarvägledning och förmedling under tjänstevalsprocessen men också under molntjänstförbrukningen som alltid bör hänvisa till bästa möjliga val baserat på användarnas preferenser. I detta dokument diskuterar vi Preferens-baserad cLoud Service Recommendeder (PulsaR) som använder en holistisk multi-criteria beslutsfattande (MCDM) för att erbjuda optimering som en förmedlingstjänst. Specifikationen och genomförandedetaljerna för denna föreslagna programvarumekanism diskuteras ingående medan den bakgrundsmetod som används sammanfattas. Både metod- och mäklartjänster gör det möjligt att på ett enhetligt sätt göra en multiobjektiv bedömning av molntjänster, med beaktande av exakta och otydliga mått och hantering av deras fuzziness. Vi klarar av den fuzzi av otydliga mått i den meningen att detta tillvägagångssätt behandlar språkligt uttryckta preferenser och molntjänster egenskaper som saknar ett fast eller exakt värde och medför en nivå av vaghet som endast kan fångas med hjälp av Zadeh s Fuzzy Set Theory. Dessutom rapporterar detta dokument om ett antal experiment som genomfördes för att mäta PuLSaR:s prestanda och skalbarhet.
I REF Patiniotakis et al., infördes en PuLSaR: Preferens-baserad Cloud Service Recommender system som är en MCDM-baserad optimering mäklarteknik, i den föreslagna metoden för att hantera vaghet i otydlig QoS attribut de använde fuzzy set teori.
PuLSaR: preference-based cloud service selection for cloud service brokers
{'venue': 'Journal of Internet Services and Applications', 'journal': 'Journal of Internet Services and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}