T E L KO M N I KA  T e lec om m u n icat ion ,   Com p u t i n g,   E lec t r on ics   an d   Cont r ol   Vol.   18 ,   No.   3 J une   2020 ,   pp.   12 5 2 ~ 12 5 8   I S S N:  1693 - 6930,   a c c r e dit e F ir s G r a de   by  Ke me nr is tekdikti ,   De c r e e   No:   21/E /KP T /2018   DO I 10. 12928/ T E L KO M NI KA . v18i3. 11915     1252       Jou r n al  h omepage ht tp: // jour nal. uad . ac . id/ index . php/T E L K OM N I K A   Im p r ov e d   q u al ity o f  se r vi c e - b ase d   c lo u d  s e r vi c e   r a n k i n   an d   r e c o m m e n d at io n   m od e       S iris h P ot l u r i,   Kat t a   S u b b Rao   D ep ar t men t   o Co m p u t er  Sci en ce  a n d   E n g i n eeri n g ,   K o n eru   L ak s h ma i ah   E d u cat i o n   Fo u n d a t i o n ,   In d i a       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived   Nov  27 ,   201 8   R e vis e J a 31 ,   2020   Ac c e pted  F e 24 ,   2020     O n o t h o n g o i n g   t ech n o l o g i e s   w h i c h   are  u s e d   b y   l ar g n u mb er  o f   co mp a n i e s   an d   u s ers   i s   c l o u d   c o mp u t i n g   e n v i ro n m en t .   T h i s   co m p u t i n g   t ech n o l o g y   h as   p ro v ed   t h a t   i t   p r o v i d e s   cer t ai n l y   d i ffere n t   l ev e l   o f   effi ci e n cy ,   s ec u ri t y ,   p ri v acy ,   fl e x i b i l i t y   a n d   a v ai l ab i l i t y   t o   i t s   u s ers .   Cl o u d   co mp u t i n g   d el i v er s   o n   d ema n d   s er v i c es   t o   t h u s e rs   b y   u s i n g   v ar i o u s     s erv i ce - b a s ed   mo d el s .   A l l   t h es mo d el s   w o rk   o n   u t i l i t y - b a s ed   co m p u t i n g   s u c h   t h at   u s ers   p ay   fo t h e i u s e d   s erv i ces .   A l o n g   w i t h   t h v ari o u s     ad v a n t a g es   o t h c l o u d   c o mp u t i n g   e n v i ro n men t ,   i t   h a s   i t s   o w n   l i m i t a t i o n s   an d   p r o b l ems   s u c h   as   eff i ci e n t   re s o u rce  i d en t i f i cat i o n   o d i s c o v er y ,   s ec u ri t y ,   t as k   s c h ed u l i n g ,   co mp l i a n ce  an d   s u s t a i n a b i l i t y .   A mo n g   t h es re s o u rce   i d e n t i fi ca t i o n   an d   s c h ed u l i n g   p l a y s   a n   i m p o r t an t   ro l b eca u s u s ers     al w a y s   s u b mi t s   t h e i j o b s   an d   ex p ect s   res p o n s es   i n   l eas t   p o s s i b l t i me.   Res earch   i s   h ap p en i n g   al l   aro u n d   t h w o rl d   t o   o p t i m i z t h res p o n s t i me,   mak s p a n   s o   as   t o   red u ce  t h b u rd e n   o n   t h cl o u d   re s o u rce s .   In   t h i s   p ap er,   Q o b a s ed   s erv i ce  ran k i n g   mo d el   i s   p r o p o s e d   fo r   cl o u d   c o mp u t i n g   en v i ro n men t   t o   fi n d   t h es s en t i a l   t o p   ran k ed   s er v i ce s .   Pro p o s ed   mo d el   i s   i mp l emen t ed   i n   t w o   p h as e s .   In   t h fi rs t   p h as e,   s i mi l ar i t y   co mp u t a t i o n   b et w een   t h u s er s   an d   t h ei s erv i ces   i s   c o n s i d ered .   I n   t h s ec o n d   p h as e,   co mp u t i n g   t h mi s s i n g   v a l u e s   b as ed   o n   t h co mp u t e d   s i mi l ari t y   meas u re s   i s   cal cu l at e d .   T h effi ci e n cy   o t h p ro p o s ed   ran k i n g   i s   meas u re d   an d     t h av erag p rec i s i o n   co rrel a t i o n   o t h p r o p o s e d   ran k i n g   meas u re  i s   s h o w i n g   b et t er  res u l t s   t h an   t h ex i s t i n g   meas u res .   K e y w o r d s :   C loud  c omput ing   Qua li ty  of   s e r vice   S e r vice   r a nking   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e .     C or r e s pon din A u th or :   S ir is ha   P otl ur i   De pa r tm e nt  of   C omput e r   S c ienc e   a nd  E nginee r ing ,   Kone r u   L a ks hmaia E duc a ti on  F ounda ti on,     Gr e e F ields ,   Va dde s wa r a m,   Andhr a   P r a de s 522 502,   I ndia .   E mail:   s ir is ha . ve gunta@ gmail. c om       1.   I NT RODU C T I ON   On  de mand  s e r vice   s e lec ti on   is   p r ovidi ng   wide   s e lec ti on  of   f a c il it ies   a nd   s a ti s f ying  the  c ha nging   ne e ds   of   I T   indus tr ies .   T he r e   a r e   many  a dva ntage s   a nd  is s ue s   whic a r e   a s s oc iate with  c loud  c o mput ing   e nvir onment  a nd  ongoing  r e s e a r c is   he lpi ng  it   im pr ove   in  a ll   it s   r e ga r ds .   C loud  c omput ing  pr o vides   a ll     the  a dva ntage s   to  the  c loud  u s e r s   to  mi gr a te  to  ne xt  leve of   c omput ing.   T his   c omput ing  e nvir onme nt  is   s ti ll   in  a e volvi ng  pha s e   a nd  de li ve r s   the  s e r vic e s   in  va r ious   wa ys   us ing  va r ious   de ploym e nt   models .     T he   r e lations hip  be twe e c l oud  s e r vice   p r ovider   a nd  c us tom e r   c ompl e tely  li e s   on   the  on  de mand   a va il a bil it y   of   the  r e s our c e s ,   e f f icie nt  mana ge ment  of   the  r e s our c e s   a nd  c ompete nt  u s e   of   the  r e s our c e s .   Alo ng  with    the  va r ious   a dva ntage s   of   the   c loud   c omput ing   e n vir onment,   it   ha s   it s   ow n   li mi tations   a nd   pr oblems   s uc a s   e f f icie nt  r e s our c e   identi f ica ti on  o r   dis c ove r y,   s e c ur it y,   tas s c he duli ng,   c ompl ianc e   a nd  s us tai na bil it y.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol         I mpr ov e quali ty  of  s e r v ice - bas e c loud  s e r v ice   r a nk ing  and  r e c omm e ndati on  mode l   ( Sir is ha  P ot lur i )   1253   Among  thes e   r e s our c e   identif ica ti on   a nd  s c he duli ng  plays   a im po r tant  r ole  be c a us e   us e r s   a lwa ys   s ubmi ts   their   jobs   a nd  e xpe c ts   r e s pons e   in  lea s pos s ibl e   ti me.   R e s e a r c is   ha ppe ning   a ll   a r ound   the  wo r ld   to   opti mi z e   the  r e s pons e   ti me,   make   s pa s a s   to   r e duc e   the  b ur de on  the   c loud  r e s our c e s   [1 2] .       2.   RE S E AR CH  I S S UE S   AN CHAL L E NG E S   I CL OUD  COM P UT I NG   2. 1.   P r ivacy  an d   s e c u r it y   Yunc hua S un  E t   a l.   s tate that   c loud  c omput ing   e nvir onment  make   us e   of   lar ge   a mount s   o f   da tas e ts   f or   s tor a ge   a nd  pr oc e s s ing.   On  pr e mi s e   da ta  s tor a ge ,   ha ndli ng,   pr oc e s s ing  is   c ompl e tely  r is f r e e .     B ut  if   the   da ta   is   ge tt ing   s a ve in   othe r   p lac e s   ther e   is   a   gr e a ter   r is invol ve d   in   that .   C loud  s e r vice   p r ovider s ,   int e r media r ies   or   the  c ompanie s   invol ve in   hos ti ng  of   c loud   platf o r ms   may  d is c los e   the  da ta  whic is   be ing   in  a c c e s s   to  them.   Due   to   whic da ta  may  be   tam pe r e or   los t.   I n   e it he r   o f   the   c a s e s   it   lea ds   to  s e c ur it a nd  pr ivac is s ue s   [ 3] .   Due   to  thes e   r e a s ons   of   s e c ur i ty  a nd  pr ivac y,   c loud  c omput ing  is   taking   s li ghtl a   ba c s te a pa r f r om   it s   wide r   a dopti on   [4 5] .     2. 2.   P e r f or m an c e   W e izhong  Qia ng  E t   a l.   s tate d   that   in   c loud  e nvi r onment,   thi s   is s ue   is   ve r y   much   im por tant   a s   it   is   one   of   the   mea s ur ing  tec hnique   in   c omput ing   e nvi r onment P e r f o r manc e   is   a   major   c onc e r in   c loud   s ys tem  whic a f f e c ts   the   de li ve r y   o f   va r ious   s e r vice s ,   r e v e n ue   ge ne r a ted  due   to   s e r vice   de li ve r y   a nd   the   nu mber   o f   c us tom e r s   invl ovled   in  the  p r oc e s s   [ 6] .     2. 3.   Re li ab il it an d   a vail a b il it y   M oha mm a R e z a   M e s ba hi  E a l .   s tate that   r e li a bil it de f ines   the   c e r tain  e xpe c ted   f unc ti oning   of   the  s ys tem  unde r   s e lec ted  ti m e   int e r va l   a nd  with   g iven  c ondit ions .   Ava il a bil i ty  o f   a ny   s ys tem  c a be   de f ined  a s   de gr e e   in   whic the   s e o f   r e s our c e s   a r e   a va il a ble  a nd  thes e   a va il a ble   r e s our c e s   a r e   us e d   whe ne ve r   a nd   whe r e ve r   ther e   is   a   ne e d T he s e   two  f a c tor s   c omes   togethe r   a nd  de f ines   the  s tr e ngth  a nd  po tenc of     the  s ys tem  [7 ] .     2. 4.   S c alab il it a n d   e las t ici t y   E manue C outi nho   E t   a l.   s tate that   the   s c a labili ty   c a n   be   de f ined   a s   it s   a bil it y   to   a dopt   to     the  c ha nge s .   W he n   ther e   is   a   ne e o f   r e s our c e s   by   va r ious   c loud  us e r s ,   the   s ys tem  s hould  take   c a r e   of   wor kloads   e f f icie ntl y.   E las ti c it o f   the  s ys tem  c a be   de f ined  a s   the  f a c tor   up   to  whic h   it   c a ha ndle  the  wor kloads   e f f icie ntl y.   E las ti c it e ns ur e s   a ll oc a ti on  a nd  de a ll oc a ti on  of   r e s our c e s   to  ha ndle  the  ne e ds   of   on  de mand  us e r s   [ 8] .     2. 5.   I n t e r op e r ab il it an d   p or t ab i li t y   B e niamino  Di   M a r ti no  E t   a l.   s tate d   that   int e r ope r a bil it y   of   c loud   c omput ing   e nvir onment   c a n   be   de f ined  a s   the  powe r   or   a bil it whic is   a dopted  by  the  s ys tem  to  r un  va r ious   s e r vice s   whic a r e   f r om  va r ious   ve ndor s .   I ts   a s s oc iate f a c tor   int e r ope r a bil it c a n   be   de f ined  a s   the   wa in  whic h   dif f e r e nt  plat f o r ms   a r e   e f f e c ti ve ly  us e d   a mong  d if f e r e nt   c loud   s e r vice   p r ovider s .   P or tabili ty   is   a n   im po r tant   f a c tor   whic h   de f ines     the  a bil it to  tr a ns f e r   the  r e late da ta  a ppli c a ti ons   f r om  one   C S P   to  a nother   C S P   without   much  de p e nde nc y   invol ve in  it   [ 9 ] .     2. 6.   Re s ou r c e   m an age m e n t   an d   s c h e d u li n g   Ha r s hil   M e hta  E t   a l.   s tate that   r e s our c e   mana ge ment   c a be   de f ined   a s   a   f a c tor   whic r e pr e s e nts   the  e f f icie nt  us a ge   a nd  maintena nc e   o f   the   r e s our c e s .   Va r ious   types   of   r e s our c e s   a r e   mappe to  the  s ubmi tt e d   jobs   s a s   s c he dule  them   in   a   mo r e   e f f icie nt   m a nne r .   A   be tt e r   r e s our c e   s c he duli ng  or   pr ovis ion   c a be   a c hieve by  us ing  a   be tt e r   s c he duli ng  po li c y.   B us ing  thes e   s c he duli ng  a lgor it hms ,   we   c a opt im i z e   c loud  s e r vice s   to  a c hieve   high   leve l   of   qua li ty  o f   s e r vice .   T he r e   a r e   many  c a tegor ies   of   us e r s ,   tas ks   a nd  r e s our c e s   us ing  whic tas mapping  a nd  e xe c uti on  i s   a c hieve [ 10] .     2. 7.   E n e r gy  c on s u m p t ion   Na z mul   Hos s a in  E a l.   s tate that  a ny  c loud  da ta  c e nter   or   s tor a ge   c ons is ts   of   inf r a s tr uc tur e   in   lar ge   a nd   volum inous   a mount s .   C loud   c omput in e nvir onment   is   de li ve r ing   va r ious   types   of   s e r vice s   to  e nor mous   us e r s   b us ing  it s   mas s ive  inf r a s tr uc tur e .   C ooli ng  inf r a s tr uc tur e   is   ne e de to  c ompens a te   the  he a whic is   p r oduc e by   thes e   s e r ve r s .   T h is   E xpe ns ive  inf r a s tr uc tur e   s hould   be   de ve loped,   ope r a ted  a nd   maintaine ve r c a r e f ull y   a s   it   pr oduc e s   gr e e nh ous e   ga s e s   whic a r e   a dve r s e   to  e nvir onmenta ba lanc e .   P r ope r   c ooli ng   s ys tem  a nd  mec ha nis ms   a r e   maint a ined  by  c loud   c e nter s   to   maintain  the   c loud   inf r a s tr uc tur e   a s   e nvir onment  f r iendly   [ 11 - 13] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I S S N : 1693 - 6930   T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol Vol.   18 ,   No.   3 J une   2020:    125 2   -   12 5 8   1254   2. 8.   Vir t u ali z at ion   Yuping  Xing  E t   a l.   s tate that   in   dis tr ibut e a n c loud  c omput ing e nvi r one ment the  c onc e pt   of   vir tualiza ti on  plays   a   ve r im po r tant  r ole.   T his   r e f e r s   to   the   pr oc e s s   of   c r e a ti ng   vir tual   mac hines   f or     the  va r ious   phys ica r e s our c e s .   T his   c onc e pt  is   c lo s e ly  r e late to   tas s c he duli ng  p r oc e s s   whe r e   tas k   que ue   is   mappe to  va r ious   vi r tual  mac hines   f or   s c he duli ng.   T he   main  a dva ntage s   of   v ir tualiztion   a r e   c os r e duc ti on,   highl s c a lable   a nd  pr ovide  e las ti c   be ha vior   to  the   c loud  c omput ing  e nvir onment   [ 14 15 ] .     2. 9 .   B an d wid t h   c os t   P huong  Ha   E a l .   s tate that  a c c or ding  to   c loud  c omput ing,   ba ndwidth  r e f e r e s   to  the  r a te  in  whic bit s   a r e   tr a ns f e r r e d.   T his   mea s ur e ment  is   mainly   us e f ul  whe we   a r e   c a lcula ti ng  thr oughput   of   the  s ys tem .   S ince   c loud  c omput ing  e nvir one ment  is   pr ov idi ng  high  s pe e tr a ns f e r   of   da ta  a mong  s ys tems   it   r e qui r e s   high  ba ndwidth   [ 16] .       3.   QUAL I T OF   S E RV I CE   I CL OUD  COM P U T I NG   3. 1.   S L is s u e s   in   c lou d   c om p u t in g   e n vironm e n t   S e r vice   leve l   a gr e e ment  c omm only   include s   va r ious   s e gments   li ke   mea s ur ing   the   pe r f or manc e mana ging  the  p r oblems ,   c us tom e r   s a ti s f a c ti on r e c ove r f r om   f a il u r e s   a nd  f inally   ter mi na ti on  of     the  a gr e e ment.   S L A’ s   a r e   c ons is tently   c he c ke a n va li da ted  us ing  wh ich  it  c r e a tes   a   be tt e r   c omm unica ti on  c ha nne be twe e c ons umer   a nd   the  p r ovider .   S L e s tablis he s   the  qua l it of   s e r vice   ( QoS)   a g r e e ment   be twe e s e r vice - b a s e s y s tem   pr ovider s   a nd  us e r s .   W it a   viol a ti on   of   S L A,   the  pr ovide r   mus pa p e na lt ies .   C onti nuous   p e r f or manc e   c he c is   r e quir e in   or de r   to  e ns ur e   that  thes e   C S P s   a r e   p r ovidi ng  s e r vice s   a s   mentioned  in   S L As .   S L is   c ons is tently  met,   thes e   a gr e e ments   a r e   f r e que ntl de s igned  wi th  s pe c if ic   li ne s   o f   de mar c a ti on  a nd   the  pa r ti e s   invol ve d   a r e   r e q uir e to   mee t   r e gular ly  to  c r e a te  a n   ope n   f o r um  f or   c omm unica ti on.   C loud   c omput ing   is   us ing  c oll e c ti on  of   r e s our c e s   a nd  a ll   thes e   a r e   s uppor ted  by   the   i nter f a c e   a nd  inf r a s tr uc tur e   c onc e pt  of   dis tr ibut e a nd  c lou c omput ing  e nvir onment S e r ive   leve a gr e e ment  c a be   view e a s   a   doc ument  be twe e c us tom e r   a nd  pr ovider   a nd  is   maily  ba s e on   s e r vice s   a nd  not  on     c us tom e r s   [ 17] .       3. 2.   QoS   m e t r ics   an d   c las s if icat ion   As   we   ha ve   d is c us s e e a r l i e r   c loud   c omput ing   e nv ir onment  is   in   de mand   of   c onti nuous   pe r f or manc e   mea s ur e ment.   T he   two  mec ha nis ms   s uc a s   m e a s ur e ment   moni tor   a nd   e xpos ur e   of   c loud  c o mput ing  e nvir onment  is   done   by   us ing  thes e   metr ics .   T he   main  is s ue   a nd  dr a wba c wi th  th is   c omput ing   e nvi r one ment  is   it s   pe r f or manc e .   T he   pe r f o r a mce   is   mea s ur e by   us ing  va r ious   f a c tor s   r e late to  us e r   e xpe r i e nc e   a nd  a bil it y.   T he   main   dr a wba c k   a nd  p r oblem   of   c loud   c omput ing   is   ha ving   dif f icul tl y   in   identif ying   ba s e   or   r oo c a us e   f or   s e r vice   pr oblems   s uc a s   int e r r up ti ons   b e c a us e   the  s tr uc tur e   of   the   e nvir one ment  i s   ve r y   c ompl e x.   T he   dyna mi c   e nvi r one ment  of   the   c loud  make s   us e   of   va r ious   metr ics   to   mea s ur e   the   pe r f o r manc e .   All  thes e   a tt r ibut e s   a r e   li s ted  a s   QoS  metr ic  to  e nf or c e   the  pr omi s e leve of   ba ha viour   in  c loud   [ 18 19] .   T he r e   a r e   many  QoS  metr ics   us ing  whic the  pe r f or manc e   of   C S P   c a n   be   mea s ur e d.   M a inl ther e   a r e   thr e e   a s pe c ts   of   QoS  metr ic   na mely  pe r f or manc e ,   de pe nda bil it a nd  c onf igur a ti on .   P e r f o r manc e   c a be   mea s ur e by  us ing  r e s pons e   ti me,   pr oc e s s ing  ti me,   s e r vice   thr ough put,   da ta  t r a ns f e r   r a te  a nd  late nc y.   De pe nda bil it c a be   mea s ur e by  us ing  a va il a bil it y,   e las ti c it y,   r e li a bil it y,   ti melines s ,   r e s il ienc e   a nd  s c a labili ty.   S im il a r ly   c onf igur a ti on  c a be   mea s ur e by  us ing  vi r tual  s y s tems   a nd  loca ti on.   T he   QoS  met r ics   c las s if ica ti on  [ 20]   is   given  in  T a ble   1.     3. 3.   E xis t in QoS   p r e d ic t ion   a p p r oac h e s   an d   m od e l s   f or   s e r vice   r an k in g   E xis ti ng  QoS   pr e diction  a pp r oa c he s   a r e   C S tr us t,   C OFI L L ,   L oNM F ,   OL M F ,   S C M F ,   GN M F ,   T a S R   a nd  C S M F   e tc.   E xis ti ng   r a nking   pr e diction   a ppr oa c he s   a r e   C loud  r a nk   QoS   r a nking   pr e diction    f r a mew or k -   C loudR a nk1  a nd  C loudR a nk2,   P S ba s e QoS  r a nking  pr e diction  a lgor i thm ,   T im e   a wa r e   tr us wor thi ne s s   r a nking  p r e diction  a ppr oa c h ,   M ult i r a nk1  a nd  M ult iR a nk2  a nd   R a nking   o r iente p r e diction  method  e tc.   T he   objec ti ve   of   the  pr opos e me c ha nis to  a c hieve   be tt e r   r e c omm e nda ti on  c om pa r e to  c onve nti ona a ppr oa c he s .                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol         I mpr ov e quali ty  of  s e r v ice - bas e c loud  s e r v ice   r a nk ing  and  r e c omm e ndati on  mode l   ( Sir is ha  P ot lur i )   1255   T a ble  1.   C las s if ica ti on  of   QoS   metr ic  in  c loud  c om puti ng  e nvir onment   A s pe c t   M e tr ic   D e s c r ip ti on   P e r f or ma nc e   R e s pons e  T im e   E la ps e ti me   be twe e us e r   s ubmi tt e a   ta s a s   a   s e r vi c e   r e que s a nd  f in a r e s pons e  i s  r e c e iv e d   P r oc e s s in g T im e   I is   r e pr e s e nt e d a s  a v e r a ge  r e s pon s e  t im e   S e r vi c e  T hr oughput   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   numbe r   of   ta s k s   c ompl e te by   c lo ud  c omput in e nvi r onme nt  pe r  uni a mount  of  t im e .   D a ta  T r a ns f e r  R a te   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   s pe e a w hi c da ta   c a be   tr a ns f e r r e qui c kl a nd  s e c ur e ly   L a te nc y   P a c ke L e ngt h   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   de la be tw e e w he f ir s pa c ke bi pa s s e th e   in put   c he c k point  a nd t he  l a s p a c ke bi pa s s e d t he  out put  c he c k poin t   N e twor k L a te nc y   T hr ough of  a   C S P s   ne twor k   D e pe nda bi li ty   A va il a bi li ty   I is   r e pr e s e nt e d   a s   th e   pe r c e nt a ge   of   ti me   th a t   th e   r e s our c e   is   r e a dy  f or   th e   im me di a te  us e   E la s ti c it y   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   a bi li ty   by  w hi c th e   C S P   c a e xpa nd  a nd  c ont r a c hi s   s e r vi c e s   R e li a bi li ty   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   a bi li ty   to   e ns ur e   c ont in uou s   pr oc e s s   of   th e   pr ogr a w it hout  l os s   T im e li ne s s   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   a bi li ty   to   s uppl in f or ma ti on  in   ti me   w he us e r s   a r e   in   ne e d t o a c c e s s  i t   R e s il ie nc e   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   a bi li ty   to   r e s is a nd  r e c ove r   in   a e f f e c ti ve   a nd  ti me ly   ma nne r in c lu di ng  th e   pr e s e r va ti on  a nd  r e s to r a ti on  of   it s   e s s e nt ia ba s ic   s tr uc tu r e s  a nd f unc ti ons   S c a la bi li ty   H or iz ont a l   I is   r e pr e s e nt e a s   th e   a bi li ty   to   in c r e a s e   c lo ud  r e s our c e s   of   th e   s a me   ty pe   by  us in g V M s     V e r ti c a l   C onf ig ur a ti on   V ir tu a S ys te ms   I is  r e pr e s e nt e d t o i de nt if y c lo ud vir tu a in f r a s tr uc tu r e   L oc a ti on   B a s e d on QoS   lo c a ti on  a f f in it y       4.   Q OS   B ASE S E RV I CE   RA NKI NG  M E CHAN I S M   QoS  is   a   mea s ur e ment  to  c he c f or   the  gua r a ntee s e r vice   is   a c hieve f r om  the   c loud  p r ovider s   or   not   [ 21 - 24] .   T his   mec ha nis c ontains   two  ph a s e s   f or   opti mal  s e r vice   s e lec ti on  in  c loud  c o mput ing  e nvir onment.   I the  f ir s pha s e ,   the  c omput a ti on  of   s im il a r it y   a mong  the  us e r s   a nd  their   s e r vice s   is   c ons ider e d.   I the  s e c ond  pha s e ,   c omput a ti on  of   the  mi s s ing  va lues   b a s e on  the  va lu e s   whic a r e   us ing  c omput e s im il a r it mea s ur e s   is   c a lcula ted.   T he   mec ha nis of   pr e diction   a nd  r a nking   ba s e on   QoS  is   va li da ted  us in W S Dr e a m#1  QoS  da tas e a nd  W e S e r vice   QoS  da tas e us ing  s tatis ti c a mea s ur e s   mea s qua r e e r r or   a nd  r oot   mea s qua r e   e r r or .   QoS  matr ix  whic h   c ontains   QoS  va lues   of   va r ious   s e r vice s   f or   va r ious   us e r s   a c ts   a s   e s s e nti a da ta  s our c e   f or   s e r vice   e va luation  a n s e lec ti on.   B ut  thi s   is   a   s pa r s e   ma tr ix  with   mi s s ing  va lues .   P r opos e method  is   us e f ul  f or   QoS  va lue  pr e diction  a nd  s ubs e que ntl he lps   in   opti mal  r a nking  s e que nc e   of   s e r vice s .   C os ine  ba s e s im il a r it mea s ur e   he lps   f or   QoS  va lue  pr e diction   a nd  i mpr ove bin a r gr a vit a ti ona l   s e a r c is   us e f ul  f o r   s e r vice   r a nkingm e c ha nis m.   S im il a r it y   c omput a ti on  a nd   mi s s ing  QoS  va lue  pr e diction  a r e   pe r f or med  on  us e r s a nd  S   s e r vice s   a nd  the  output   is   opti mal  s e r vice   r a nking  of     the  r e s our c e s   in  c loud  c omput ing   e nvir onment   [ 25 ] .       5.   P ROP OS E M E T HO D   Algor it hm   s teps :   S tep  1:   C omput ing  the   tas r a ti ng   s im il a r it y   r e que s ted  by  the  a c ti ve   a nd  no r mal  us e r   is   given   by  ̅   a n ̅   r e pr e s e nts   the  a ve r a ge   log  li ke   li hood  e s ti mator   o f   a ll   s e r vice s   invoked  by  a c ti ve   a nd  nor mal  us e r s   to  s e r vice .   T he   c ontextua tas s im il a r it y   r e que s ted  by  the   a c ti ve   c loud  a nd  nor mal   c loud  us e r s   is   given   by :         ( , ) = ( ,  ̅ ̅ ̅ ) ( ,  ̅ ̅ ̅ ) ( ,  ̅ ̅ ̅ ) 2 ( ,  ̅ ̅ ̅ ) 2 (  ( , ) )     S tep  2:   I n   thi s   s tep,   the   s im il a r it y   c omput a ti on  o f   t he   us e r s   ba s e on  the   QoS   va lues   is   given   by   t he   s im il a r it be twe e the  us e r s   int e r a c ti ng  with  the  s e r vice   is         ( , ) = (  ( , ) = ( , ̅ , ) ( , ̅ , ) ( , ̅ , ) 2 ( , ̅ , ) 2     S tep  3:  QoS   mi s s ing  va lue  pr e diction   us ing  the  we ight e s im il a r it mea s ur e s   a s   S tep  4:   Nor malize c onf idenc e   s c or e   f o r   us e r s   is   c omput e a s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I S S N : 1693 - 6930   T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol Vol.   18 ,   No.   3 J une   2020:    125 2   -   12 5 8   1256                  = =  = ( ( , ) . ( ( , ) ( , )      S tep  5:   Nor malize c onf idenc e   s c or e   f o r   tas ks   is   c omput e a s :                   = =  = ( ( , ) . ( ( , ) ( , )     S tep  6:   W e ight e s c or e   f or   us e r s   is   c omput e a s :             = =   . ( ) + ( 1 )     S tep  7:   W e ight e s c or e   f or   tas ks   is   c omput e a s :              = =   ( 1 ) . ( ) + ( 1 )     S tep  8:  W e i gted   p r e dicte s c or e   f o r   Qos   mi s s ing  v a lue  is   c omput e a s                     =   2 ( . ) ( + )    { [ ] , [ ] }     S tep  9:  Apply   P S a lgo r it hm   f or   us e r s   to  tas ks   r a n king.       6.   RE S UL T S   A ND  AN AL YSI S   T he   e f f icie nc y   of   the  pr opos e s c he me  is   c ompa r e with  s ix   e xis ti ng  c ompeting  methods   na mely   I M E AN ,   UM E AN ,   UPC C ,   I P C C ,   UI P C C   a nd   I B GSS QPr e d.   I M E AN :   it e m   mea n:  a ve r a ge   Qo S   va lue   obs e r ve f r om  the  us e s e r vice   a s   the  pr e dicte QoS  va lue  of   the   us e r   f or   the  unus e s e r vice .   Us e r   m e a n   ( UM E AN ) a ve r a ge   QoS  va lue  known   by  the   u s e r   f or   the   us e s e r vice   a s   the  pr e dicte QoS   va lue  of     the  us e r   f or   the  unus e s e r vice .   Us e r - b a s e c o ll a bor a ti ve   f il ter ing  method  us ing  P C C   ( UPC C ) - T op - ne ighbor s   of   the  us e r s   a r e   f ound   us ing  P C C   s im il a r it mea s ur e s .   I tem - ba s e c oll a bor a ti ve   f il ter ing   method   us ing  P C C   ( I P C C ) - T op - ne ighbor s   of   the   s e r vice s   a r e   f ound  us ing  P C C   s im il a r it y   mea s ur e s .   Us e r   a nd    i tem - ba s e c oll a bor a ti ve   f il ter ing  method  us ing  P C C   ( UI P C C ) c ombi ne s   UPC C   a nd  I P C C t op - K   n e ighbor s   of   the  us e r s   a nd  s e r vice s   a r e   f ound  us ing  P C C   s i mi lar it mea s ur e s   f or   QoS  p r e diction.   T he   c omp a r is on  of   mea s qua r e e r r or   of   pr opos e QoS  mea s ur e   to  t he   tr a dit ional  QoS  mea s ur e s   on  the  c loud  da tas e i s   s hown   in  F igur e   1.             F igur e   1.   C ompar is on  of   mea s qua r e e r r or   o f   p r o pos e model  to  the  tr a dit ional  QoS   model   on  the  tr a ini ng   c loud  da tas e t       F igur e   1   re pr e s e nts   the  c ompar a ti ve   a na lys is   of   pr opos e QoS  model   to  the  c onve nti ona l   QoS  models   on  the  tr a ini ng   c loud  da tas e t.   I the  f igur e ,   the  mea s qua r e   e r r or   r a te  of   the  p r opos e mo de a nd  e xis ti ng  models   a r e   c omput e d   on   the  t r a ini ng   da tas e t.   F r om   the   F ig ur e   1   it   is   noted  that  the   p r e s e nt  m ode ha s   les s   e r r or   r a te   than  the   c onve nti ona models .   F igu r e   2   r e pr e s e nts   the  c ompar a ti ve   a na lys is   of   pr opo s e QoS  model  to   the  c onve nti ona l   QoS  models   on  the   tr a i ning  c loud  da tas e t.   I n   the   f igur e ,   the   r oot   mea n   s qua r e   e r r o r   r a te  of   the  pr opos e model   a nd  e xis ti ng   models   a r e   c omput e on  the  tr a ini ng   da tas e t.   F r om  the  F ig u r e   2   i is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol         I mpr ov e quali ty  of  s e r v ice - bas e c loud  s e r v ice   r a nk ing  and  r e c omm e ndati on  mode l   ( Sir is ha  P ot lur i )   1257   noted  that  the  pr e s e nt   model  ha s   les s   R M S E   r a t e   than  the   c onve nti ona models .   T he   c ompar is on   of   QoS   r unti me  o f   p r opos e QoS  mea s ur e   to   the  e xis ti n QoS   r unti me   mea s ur e   on   the  c loud   da tas e is   s hown  in  F igur e   3 .   F igur e   4   r e pr e s e nts   the  e f f icie nc o f   the   pr opos e r a nking  mea s ur e   on   c loud  us e r s   to   s e r vic e s   a nd  it   is   s howing  that  the  a ve r a ge   va lue  of   p r e c is ion  c or r e lation   of   the  pr opos e a lgor it hm   is   be tt e r   than  the   pr e vious ly  e xis ti ng  mea s ur e s   f or   us e r s   to   s e r vice s   int e r a c ti on.           F igur e   2.   C ompar is on  of   r oot   mea s qua r e e r r or   ( R M S R )   of   pr opos e model  to  the  tr a dit ional  Qo S   models   on  the  tr a ini ng   c loud  da tas e t           F igur e   3.   C ompar a ti ve   a na lys is   of   p r opos e QoS  r unti me  to  the   e xis ti ng  QoS  r unti me  mea s ur e s   on    the  input   c loud   s e r vice   da tas e t           F igur e   4 .   C ontextua r a nking   c ompar is on  of   pr opo s e r a nking  mea s ur e   to  the   e xis ti ng  r a nking   mea s ur e   on  c loud  we s e r vice   da tas e t       7.   CONC L USI ON   AN F UT UR E   WORK   QoS  ba s e s e r vice   r a nking  mec ha nis us ing  s e r vice   s im il a r it y   ba s e P S in   c loud  c omput ing   e nvir onment  is   pr opos e in   thi s   pa pe r .   T his   mec ha nis c ontains   two  pha s e s   f or   opti mal   s e r vice   s e lec ti on  in   c loud  c omput ing  e nvi r onm e nt.   I n   the   f i r s pha s e ,   the  c omput a ti on   of   s im il a r i ty  a mong   the   us e r s   a nd  their   s e r vice s   is   c on s ider e d.   I the  s e c ond  pha s e ,   c omput a ti on  of   the  mi s s ing  va lues   ba s e on  the  va lues   whic a r e   us ing  c omput e s im il a r it mea s ur e s   is   c a lcula ted.   T he   mec ha nis of   pr e diction   a nd  r a nking  ba s e o QoS  is   va li da ted  us ing  W S Dr e a m#1   QoS   da tas e a nd   we s e r vice   QoS   da tas e us ing   s tatis ti c a mea s ur e s   mea s qua r e e r r or   a nd  r oot  mea s qua r e   e r r o r .   T he   e f f i c ienc o f   the   r a nking   a nd  r e c omm e nda ti on  model  whic is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I S S N : 1693 - 6930   T E L KO M NI KA T e lec omm un   C omput   E l   C ontr ol Vol.   18 ,   No.   3 J une   2020:    125 2   -   12 5 8   1258   pr opos e in  thi s   pa pe r   is   mea s ur e a nd  the  va lue  o f   a ve r a ge   pr e c is ion  c or r e lation  is   givi ng   be tt e r   r e s ult s   than  the  e xis ti ng  mea s ur e s .   T his   r a nking  mec ha nis c a be   us e in  tas s c he duli ng  to  e f f icie ntl s c he dule     the  tas ks   to  r e s our c e s . I the  f utur e wor k,   a   hyb r id   P S opti mi z a ti on  model  is   int e gr a ted  with  the  p r opos e d   r e c omm e nda ti on  a nd  r a nking   model  f o r   e f f icie nt  ta s s c he duli ng  in  c loud  c omput ing   e nvir onment.       RE F E RE NC E S   [1 ]   N .   K rat z k e,   P.   Ch ri s t i an   Q u i n t ,   U n d ers t an d i n g   cl o u d - n at i v ap p l i cat i o n s   af t er  1 0   y e ars   o cl o u d   co m p u t i n g - s y s t ema t i map p i n g   s t u d y ,   Jo u r n a l   o f   S y s t e m s   a n d   S o f t wa r e v o l .   1 2 6 ,   p p .   1 - 1 6 ,   A p r i l   2 0 1 7 .   [2 ]   T .   L y n n   et   a l . A   Prel i mi n ary   Sy s t em at i Rev i e w   o C o mp u t er  Sci e n ce  L i t era t u re  o n   C l o u d   Co m p u t i n g   Re s ea rch   u s i n g   O p en   S o u rce  S i mu l at i o n   P l at f o rms ,   P r o ceed i n g s   o f   t h 7 th   I n t e r n a t i o n a l   Co n f e r en ce   o n   Cl o u d   Co m p u t i n g   a n d   S er v i ces   S ci e n ce  (CLO S E R   2 0 1 7 ) v o l .   1 ,   p p .   5 3 7 - 5 4 5 ,   2 0 1 7 .   [3 ]   Y .   Su n ,   J .   Z h an g ,   Y .   X i o n g ,   G .   Z h u ,   D at Secu ri t y   an d   Pri v a c y   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g ,   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   D i s t r i b u t e d   S e n s o r   Ne t wo r ks v o l .   2 0 1 4 ,   p p .   1 - 9 ,   J u l y   2 0 1 4 .   [4 ]   A .   A l b u g m i ,   M.   O .   A l as s af i ,   R.   J .   W al t ers ,   G .   W i l l s ,   D at Secu ri t y   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g , 2 0 1 6   F i f t h   In t er n a t i o n a l   Co n f er e n ce  o n   F u t u r G en e r a t i o n   C o m m u n i c a t i o n   Tech n o l o g i e s   (F G CT) ,   L u t o n ,   p p .   5 5 - 5 9 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   I.   A h med ,   A   b ri ef  rev i e w :   s ec u ri t y   i s s u es   i n   cl o u d   co mp u t i n g   an d   t h ei s o l u t i o n s ,   TE LKO M N IKA   Tel eco m m u n i ca t i o n   Co m p u t i n g   El ect r o n i c s   Co n t r o l v o l .   1 7 ,   n o .   6 ,   p p .   2 8 1 2 - 2 8 1 7 ,   D ecem b er  2 0 1 9 .   [6 ]   W .   Q i an g ,   Perfo rman ce  a n d   s ec u ri t y   i n   cl o u d   co mp u t i n g ,   Th J o u r n a l   o f   S u p er   Co m p u t i n g v o l .   7 5 ,   no.   1 ,     p p .   1 - 3 ,   J an u ary   2 0 1 9 .   [7 ]   M.   R.   Mes b ah i ,   A .   M.   Rah ma n i ,   M.   H o s s e i n za d eh ,   Rel i ab i l i t y   an d   h i g h   av a i l a b i l i t y   i n   cl o u d   co m p u t i n g   en v i ro n men t s :   refere n ce  r o ad ma p ,   H u m a n - ce n t r i c   Co m p u t i n g   a n d   In f o r m a t i o n   S c i en ce s v o l .   8 ,   n o .   2 0 ,   D ecemb er  2 0 1 8 .   [8 ]   E .   Co u t i n h o ,   F.   R.   So u s a,   P.   A .   L .   Reg o ,   J .   So u za,   E l as t i ci t y   i n   cl o u d   co mp u t i n g :   s u r v ey ,   A n n a l s   o f   Tel eco m m u n i ca t i o n s - A n n a l e s   D es   Te l eco m m u n i ca t i o n s v o l .   7 0 ,   n o .   7 - 8 ,   p p .   2 8 9 - 3 0 9 ,   A u g u s t   2 0 1 5 .   [9 ]   B.   D .   Mart i n o ,   G .   Cret el l a,   A .   E s p o s i t o ,   Cl o u d   Po rt a b i l i t y   an d   In t er o p era b i l i t y ,   E n cycl o p e d i a   o f   Cl o u d   Co m p u t i n g May   2 0 1 6 .   [1 0 ]   H .   Meh t a,   V .   K .   Pras ad ,   M.   Bh av s ar,   E ffi c i en t   Res o u r ce  Sch ed u l i n g   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g ,   In t er n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   A d va n ced   R es e a r c h   i n   C o m p u t er   S c i en c e v o l .   8 ,   n o .   3 ,   p p .   8 0 9 - 8 1 5 ,   A p r i l   2 0 1 7 .   [1 1 ]   N .   H o s s ai n ,   Md .   A .   H o s s a i n ,   A .   K .   M .   F.   Is l am,   Res earch   o n   E n erg y   E ffi c i en c y   i n   Cl o u d   C o mp u t i n g ,   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   S c i en t i f i a n d   E n g i n eer i n g   R e s e a r c h ,   v o l .   7 ,   n o .   8 ,   p p .   3 5 8 - 3 6 7 ,   A u g u s t   2 0 1 6 .   [1 2 ]   R.   A .   H as an   e t   al . ,   H SO :   A   H y b ri d   Sw arm  O p t i m i zat i o n   A l g o r i t h fo Red u ci n g   E n erg y   Co n s u m p t i o n   i n     t h Cl o u d l et s ,   TE LKO M NIKA   Tel ec o m m u n i c a t i o n   Co m p u t i n g   E l ect r o n i c s   Co n t r o l v o l .   1 6 ,   n o .   5,   p p .   2 1 4 4 - 2 1 5 4 ,   O ct o b er  2 0 1 8 .   [1 3 ]   A.   Is mai l ,   N .   A .   J ama l u d i n ,   S.   Z amb ri ,   A   Rev i ew   o E n er g y - a w are  Cl o u d   Co m p u t i n g   Su r v ey s ,   TE LK O M N IKA   Tel eco m m u n i ca t i o n   Co m p u t i n g   E l ect r o n i c s   Co n t r o l v o l .   1 6 ,   n o .   6 ,   p p .   2 7 4 0 - 2 7 4 6 ,   D ecem b er  2 0 1 8 .   [1 4 ]   Y .   X i n g ,   Y .   Z h an ,   V i r t u a l i za t i o n   a n d   Cl o u d   Co m p u t i n g ,   F u t u r W i r el e s s   Net w o r k s   a n d   I n f o r m a t i o n   S ys t e m s   v o l .   1 4 3 ,   p p .   3 0 5 - 3 1 2 ,   2 0 1 2 .   [1 5 ]   T as k een   Z ai d i ,   Ramp rat ap ,   V i rt u al   Mach i n A l l o c at i o n   Po l i cy   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g   E n v i ro n men t   u s i n g   Cl o u d Si m,   I n t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   E l ect r i c a l   a n d   C o m p u t er   E n g i n eer i n g   (IJE C E ) v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   3 4 4 3 5 4 ,   Feb ru ar y   2 0 1 8 .   [1 6 ]   H .   Ph u o n g ,   X .   L i s o n g ,   A v ai l ab l b an d w i d t h   es t i mat i o n   i n   p u b l i cl o u d s ,   IE E E   INF O CO M   2 0 1 8 - I E E E   Co n f er e n ce  o n   C o m p u t er   Co m m u n i ca t i o n s   W o r k s h o p s   (INF O C O M   W K S H P S ) H o n o l u l u ,   H I,   p p .   2 3 8 - 2 4 3 ,   2 0 1 8 .   [1 7 ]   C.   Z h an g ,   Y .   W a n g ,   Y .   L v ,   H .   W u ,   H .   G u o ,   A n   E n erg y   an d   SL A - A w are  Res o u rce  Ma n ag eme n t   S t rat e g y   i n   C l o u d   D at Cen t ers ,   H i n d a w i   S c i en t i f i P r o g r a m m i n g ,   v o l .   2 0 1 9 ,   p p .   1 6 N o v em b er  2 0 1 9 .   [1 8 ]   Sw ami   D as   M. ,   G o v ar d h a n   A . ,   V i j a y L ak s h m i   D .   ( 2 0 1 9 W eb   Ser v i ce s   Cl a s s i fi ca t i o n   A cro s s   Cl o u d - Ba s ed   A p p l i cat i o n s ,   S o f t   Co m p u t i n g T h eo r i e s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 4 2 ,   p p .   2 4 5 - 2 6 0 ,   A u g u s t   2 0 1 8 .   [1 9 ]   S.   H ei d ar i ,   R.   Bu y y a,   Q u al i t y   o Serv i ce  (Q o S) - d ri v e n   r es o u rce  p r o v i s i o n i n g   fo l arg e - s cal g rap h   p ro ce s s i n g   i n   cl o u d   c o mp u t i n g   e n v i ro n me n t s :   G rap h   Pr o ces s i n g - as - a - Serv i ce  (G PaaS),   Fu t u re  G en erat i o n   Co m p u t er  Sy s t e ms ,   V o l .   9 6 ,   p p .   4 9 0 - 5 0 1 ,   2 0 1 9   [2 0 ]   S.   Q i p i n g ,   W .   X i ao c h ao ,   N .   G u i h u a,   C.   D o n g l i n ,   QoS - aw are  cl o u d   s e r v i ce  co m p o s i t i o n :   A   s y s t em at i c     map p i n g   s t u d y   fro t h p ers p ect i v o co m p u t at i o n al   i n t el l i g en ce,   E x p er t   S ys t em s   wi t h   A p p l i ca t i o n s ,   v o l .   1 3 8 ,   D ec emb er   2 0 1 9 .   [2 1 ]   M.   H .   G h ah raman i ,   M.   Z h o u ,   T .   H .   Ch i ,   T o w ar d   Cl o u d   Co mp u t i n g   Q o A rch i t ec t u re :   A n a l y s i s   o Cl o u d   Sy s t ems   an d   Cl o u d   Serv i ces ,   i n   IE E E / C A A   J o u r n a l   o f   A u t o m a t i ca S i n i ca ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   6 - 1 8 ,   J a n u ar y   2 0 1 7 .   [2 2 ]   S.   Po t l u r i ,   K . S.   Rao ,   Q u al i t y   o Serv i ce  b as e d   T as k   Sch ed u l i n g   A l g o r i t h ms   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g , ”  In t er n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   E l ect r i c a l   a n d   C o m p u t er   E n g i n ee r i n g   (IJ E C E ) ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 8 8 - 1 0 9 5 ,   A p ri l   2 0 1 7 .   [2 3 ]   Po t l u ri   S. ,   Rao   K .   S. ,   Si mu l at i o n   o Q o S - Ba s ed   T a s k   Sch ed u l i n g   Po l i c y   fo D ep e n d e n t   an d   In d e p en d e n t   T as k s   i n     Cl o u d   E n v i ro n men t ,   S m a r t   In t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   A p p l i ca t i o n s ,   v o l .   1 5 9 ,   p p .   5 1 5 - 5 2 5 ,   Sep t em b er  2 0 1 9 .   [2 4 ]   Sh efal i   V ars h n e y ,   Raj i n d er   San d h u ,   P.   K.   G u p t a,   Q o Bas ed   Re s o u rce  Pro v i s i o n i n g   i n   Cl o u d   Co m p u t i n g   E n v i r o n me n t :   A   T ec h n i cal   S u rv e y ,   In t er n at i o n al   C o n feren ce  o n   A d v an ce s   i n   Co m p u t i n g   an d   D a t Sci e n ces   ICA CD S   2 0 1 9 :   A d v a n ce s   i n   C o m p u t i n g   a n d   D a t a   S c i en ces ,   p p .   7 1 1 - 7 2 3 ,   2 0 1 9   [2 5 ]   N .   So mu ,   G au t h ama  R. M. R. ,   A .   K av eri ,   A k s h ay   R.   K . ,   K .   K ri t h i v a s an ,   Sh a n k ar  S. V . S. ,   IBG SS:   A n   Imp ro v e d   Bi n ar y   G rav i t at i o n al   Searc h   A l g o ri t h b as e d s earc h   s t rat eg y   fo Q o an d   ran k i n g   p red i ct i o n   i n   cl o u d   en v i ro n men t s ,   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g v o l .   8 8 ,   March   2 0 2 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.