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Research Service Discovery Mechanism Based on Simple Harmonic Vibration

机译：基于简谐振动的研究服务发现机制

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In big data era, service scheduling process, analysis of credibility and functional data acquisition is very important, so, this paper starts from dissecting the data features, the variation function is employed to fit the features of data isomerism and to draw the scattered point cloud of data space distribution, therefore, to incorporate the messy service nodes of space into the cloud service logic subnet, finally, the optimal path algorithm is designed on the basis of harmonic oscillator theory. This paper is conducive to disclose the interaction from the influencing factors of knowledge service pattern to service combination scheduling model, and the experiment and simulation indicate that the time consumed is less, and obtained the better effect.
机译：在大数据时代，服务调度过程，可信度分析和功能数据采集非常重要，因此，本文从剖析数据特征入手，采用变异函数来拟合数据异构特征并绘制散点云。因此，将空间的混乱服务节点整合到云服务逻辑子网中，最后，基于谐波振荡器理论设计了最优路径算法。有利于揭示知识服务模式的影响因素与服务组合调度模型之间的相互作用，实验和仿真表明所花费的时间更少，取得了较好的效果。

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