| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,560 |
| تعداد مقالات | 19,049 |
| تعداد مشاهده مقاله | 65,143,541 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,840,485 |
جایابی وظایف در محاسبات مه با در نظر گرفتن تحرک کاربران و اضافه بار | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| مقالات آماده انتشار، اصلاح شده برای چاپ، انتشار آنلاین از تاریخ 16 فروردین 1403 | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2024.17757 | ||
| نویسندگان | ||
| سمیرا انصاری مقدم؛ سمیرا نوفرستی* ؛ مهری رجائی | ||
| Information Technology Department, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran. | ||
| چکیده | ||
| توزیع کارآمد درخواستهای سرویس بین گرههای مه و ابر با توجه به تحرک کاربران و اضافه بار گرههای مه، یک مسئله مهم در محاسبات مه است. این مقاله یک روش ابتکاری برای جایابی وظایف با در نظر گرفتن تحرک کاربران ارائه میدهد که هدف آن خدمترسانی به تعداد بیشتری از درخواستها و کاهش زمان پاسخ آنها است. روش پیشنهادی، فرمولی برای پیشبینی اضافه بار گره مه بر اساس نسبت ورود و خروج کاربران و زمان تخمینی مورد نیاز برای تکمیل درخواستهای فعلی که در صف آن گره مه منتظر هستند، معرفی میکند. سپس، راهحلی برای جلوگیری از اضافه بار پیشبینی شده در گرههای مه ارائه میدهد که شامل ارسال همه درخواستهای غیر حساس به تاخیر در صف گره مه به ابر به منظور کاهش زمان خدمترسانی به درخواستهای حساس به تأخیر و افزایش نرخ پذیرش آنها است. علاوه بر این، برای جلوگیری از عدم پذیرش درخواستها هنگام خروج کاربر متحرک از ناحیه تحت پوشش گره مه فعلی، درخواستهای موجود در صف گره مه فعلی به گره مه مقصد منتقل میشوند. نتایج شبیهسازیهای انجام گرفته نشان میدهد که روش پیشنهادی در جلوگیری از اضافه بار گرههای مه موفق عمل میکند و در مقایسه با روشهای موجود از نظر زمان پاسخ و نرخ پذیرش درخواستها عملکرد بهتری دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| محاسبات مه؛ جایابی وظایف؛ تحرک کاربر؛ پیش بینی اضافه بار | ||
| مراجع | ||
|
[1] مهدی دهقان، احمدعلی آبین، « بازیابی و رتبهبندی افراد خبره با استفاده از مدل ترجمه مبتنی بر خوشهبندی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 49، شماره 3، صفحات 1106-1095، 1398.
[2] P. Chakraborty, R. Shahriyar, A. Iqbal, and G. Uddin, "How do developers discuss and support new programming languages in technical Q&A site? An empirical study of Go, Swift, and Rust in Stack Overflow", Information and Software Technology, vol. 137, pp. 106603, 2021. [3] H. Shu, P. Gao, Z. Yang, C. Li, and M. Wu, "Exploring the Feasibility of Transformer Based Models on Question Relatedness", Proceedings of 2022 IEEE 24th Int Conf on High Performance Computing & Communications; 8th Int Conf on Data Science & Systems; 20th Int Conf on Smart City; 8th Int Conf on Dependability in Sensor, Cloud & Big Data Systems & Application (HPCC/DSS/SmartCity/DependSys), pp. 831-838 , 2022. [4] J. He, Z. Xin, B. Xu, T. Zhang, K. Kim, Z. Yang, et al., "Representation Learning for Stack Overflow Posts: How Far are We?", arXiv preprint arXiv:2303.06853, 2023. [5] A. Kumar, D. Ghadiyali, S. Chimalakonda, and A. S. M. Venigalla, "SOCluster-Towards Answering Unanswered Questions on Stack Overflow via Answered Questions", Proceedings of the 16th Innovations in Software Engineering Conference, pp . 1-5,2023. [6] S.-K. Guo, S.-W. Wang, H. Li, Y.-L. Fan, Y.-Q. Liu, and B. Zhang, "Multi-Feature Fusion Based Structural Deep Neural Network for Predicting Answer Time on Stack Overflow", Journal of Computer Science and Technology, vol. 38, no. 3, pp. 582-599, 2023. [7] P. K. Roy, S. Saumya, J. P. Singh, S. Banerjee, and A. Gutub, "Analysis of community question‐answering issues via machine learning and deep learning: State‐of‐the‐art review", CAAI Transactions on Intelligence Technology, vol. 8, no. 1, pp. 95-117, 2023. [8] B. Xu, D. Ye, Z. Xing, X. Xia, G. Chen, and S. Li, "Predicting semantically linkable knowledge in developer online forums via convolutional neural network", Proceedings of 2016 31st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), pp. 51-62, 2016. [9] L. Ponzanelli, G. Bavota, M. Di Penta, R. Oliveto, and M. Lanza, "Prompter: Turning the IDE into a self-confident programming assistant", Empirical Software Engineering, vol. 21, pp. 2190-2231, 2016. [10] Y. Zhang, D. Lo, X. Xia, and J.-L. Sun, "Multi-factor duplicate question detection in stack overflow", Journal of Computer Science and Technology, vol. 30, pp. 981-997, 2015. [11] W. E. Zhang, Q. Z. Sheng, J. H. Lau, E. Abebe, and W. Ruan, "Duplicate detection in programming question answering communities", ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), vol. 18, no. 3, pp. 1-21, 2018. [12] W. Gao, J. Wu, and G. Xu, "Detecting duplicate questions in stack overflow via source code modeling", Int J Software Eng Knowl Eng, vol. 32, no. 02, pp. 227-255, 2022. [13] B. Xu, A. Shirani, D. Lo, and M. A. Alipour, "Prediction of relatedness in stack overflow: deep learning vs. svm: a reproducibility study", Proceedings of the 12th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, pp. 1-10, 2018. [14] A. Shirani, B. Xu, D. Lo, T. Solorio, and A. Alipour, "Question relatedness on stack overflow: the task, dataset, and corpus-inspired models", arXiv preprint arXiv:1905.01966, 2019. [15] رضا خدایی، محمدعلی بالافر، سیدناصر رضوی،« اثربخشی بسط پرسوجو مبتنی بر خوشهبندی اسناد شبهبازخورد با الگوریتم»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 46، شماره 1، صفحات 143-151، 1395. [16] مرضیه رحیمی، عرفان جلیلی جلال، حسین رحیمی، « تولید کلمات کلیدی متون فارسی با استفاده از یادگیری انتقالی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 52، شماره 2، صفحات 115-123، 1401 . [17] E. Zafarani-Moattar, M. R. Kangavari, and A. M. Rahmani, "Topic Detection on COVID-19 Tweets: A Comparative Study on Clustering and Transfer Learning Models", TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 52, no. 4, pp. 281-291, 2022. [18] M.-T. Luong, H. Pham, and C. D. Manning, "Effective approaches to attention-based neural machine translation", arXiv preprint arXiv:1508.04025, 2015. [19] M. Ahasanuzzaman, M. Asaduzzaman, C. K. Roy, and K. A. Schneider, "Mining duplicate questions in stack overflow", Proceedings of the 13th International Conference on Mining Software Repositories, pp. 402-412, 2016. [20] L. Wang, L. Zhang, and J. Jiang, "Duplicate Question Detection With Deep Learning in Stack Overflow", IEEE Access, vol. 8, pp. 25964-25975, 2020. [21] R. F. G. Silva, K. Paixão, and M. d. A. Maia, "Duplicate question detection in stack overflow: A reproducibility study", Proceedings of 2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER), pp. 572-581, 2018. [22] W. E. Zhang, Q. Z. Sheng, Y. Shu, and V. K. Nguyen, "Feature analysis for duplicate detection in programming QA communities", Proceedings of Advanced Data Mining and Applications: 13th International Conference, ADMA 2017, pp. 623–638, 2017. [23] N. Ansari and R. Sharma, "Identifying semantically duplicate questions using data science approach: A quora case study", arXiv preprint arXiv:2004.11694, 2020. [24] A. Kamienski, A. Hindle, and C.-P. Bezemer, "Analyzing Techniques for Duplicate Question Detection on Q&A Websites for Game Developers", Empirical Software Engineering, vol. 28, no. 1, pp. 17, 2023. [25] D. Charlet and G. Damnati, "Simbow at semeval-2017 task 3: Soft-cosine semantic similarity between questions for community question answering," Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017), pp. 315–319, 2017. [26] J. Pei, Y. Wu, Z. Qin, Y. Cong, and J. Guan, "Attention-based model for predicting question relatedness on Stack Overflow", Proceedings of. 2021 IEEE/ACM 18th International Conference on Mining Software Repositories (MSR), pp. 97-107, 2021. [27] "Stack Overflow", avaiable online at: https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_Overflow [28] J. Pennington, R. Socher, and C. D. Manning, "Glove: Global vectors for word representation", Proceedings of the 2014 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP), pp. 1532-1543, 2014. [29] A. Darvish and S. Shamekhi, "A hybrid multi-scale CNN-LSTM deep learning model for the identification of protein-coding regions in DNA sequences", TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 52, no. 2, pp. 137-146, 2022. [30] F. Chollet, "Keras: The python deep learning library", Astrophysics source code library, 2018. [31] D. P. Kingma and J. Ba, "Adam: A method for stochastic optimization", arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 683 |
||