34、虚拟组织形成风险分析与CRAWLER - LD元数据爬虫

虚拟组织形成风险分析与CRAWLER - LD元数据爬虫

在当今的数字化时代，虚拟组织（VO）的形成和链接数据的发布面临着诸多挑战。本文将介绍虚拟组织形成风险分析的相关研究，以及一种名为CRAWLER - LD的元数据爬虫框架，它能帮助解决链接数据发布中的难题。

虚拟组织形成风险分析

虚拟组织在规划过程中，风险分析至关重要，因为小的错误可能导致整个组织受损。为了应对这一问题，研究人员提出了一种新的方法——MARTP（Multidimensional Analysis of Risk for Virtual Organization Formation），用于对即将组成虚拟组织的服务提供商（SP）进行风险分析。

实验环境与模拟设置

• 实验环境 ：原型搭建和测试在一台配置为Intel Core i5 3.1GHz、4.0GB RAM且运行Linux Mint 14.1 64位系统的计算机上进行。
• 模拟设置 ：风险场景的初始配置遵循服务提供商选择的规则。数据来源于CAIDA项目和MaxMind GeoIP数据库。服务提供商由一组预选择的SON对等节点表示，其标识符（IP地址）属于五个地理域，分别对应葡萄牙、西班牙、法国、意大利和德国，且在这五个域中均匀分布。在模拟过程中，分配给每个服务提供商的关键绩效指标（KPIs）值遵循线性分布（从0到1）。选择线性分布策略是因为公司情况多变，且四个选定的KPIs（信任、沟通、协作和承诺）在实际场景中的实施取决于相关组织的文化和工作方法。同时，假设每个服务提供商在被选中时平均参与过10个先前的虚拟组织。