{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部件”：[[2023,1,5]]，“日期-时间”：“2023-01-05T11:27:12Z”，“时间戳”：1672918032687}，“引用-计数”：59，“发布者”：“爱思唯尔BV”，“许可证”：[{“开始”:{“日期-零件”：[2020,8,1]]，”日期-时间“：”2020-08-01T00:00:00 Z“，”timestamp“：1596240000000}，”content-version“：“tdm”，“延迟天数”：0，“URL”：“https:\/\/weelsevier.com\/tdm\/userlicense\/1.0\/”｝]，“内容域”：｛“域”：[“elsevier.com”，“sciencedirect.com”]，“交叉标记限制”：true｝，“短容器标题”：[“计算机与工业工程”]，“已发布的印刷品”：｛“日期部分”：[[2020,8]]｝，“DOI”：“10.1016\/j.sie.2020.106519”，“类型”：“期刊文章”，“created”：｛“date parts”：[[2020,5,29]]，“date time”：“2020-05-29T15:28:24Z”，“timestamp”：1590766104000｝，“page”：“106519”，“update policy”：“http:\/\/dx.doi.org/10.1016\/elsevier_cm_policy”，“source”：“Crossref”，“由count引用”：3，“title”：[“服务提供商网络弹性优化的机器学习方法”]，“prefix”：“10.1016”，“卷”：“146”，“作者”：[{“给定”：“迪帕克”，“家族”：“卡卡迪亚”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“给出”：“约瑟·艾曼纽尔”，“家庭”：“拉米雷斯-马尔克斯”，“顺序”：“附加”，“附属关系”：[]}]，“成员”：“78”，“引用”：[}“键”：“10.116\/j.cie.2020.106519_b0005”，“series-title”：“机器学习导论（自适应计算和机器学习）”，“作者”：“Alpaydn”，“年份”：“2004”}，{“密钥”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0010”，“series-title”：“2018年第六届计算与商业智能国际研讨会，ISCBI”，“首页”：“69”，“文章-标题”：“网络根本原因分析与修复系统”，“作家”：“Anusas-amornkul”，“year”：“2018”}，{“issue”：“3”，“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0015”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”265“，”doi“：”10.1080\/07408170600735579“，”article-title“：”通用双端网络可靠性分析的元素替换算法“，”volume“：”39“，”author“：”Assefa“，”year“：”2007“，”journal-title：“IIE Transactions”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0020”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：《223》，“doi”：“101109\/TNN.2006.883010”，《article-title》：“Bayesian neural networks for Internet traffic classifications”，《volume》：“1”，“author”：“Auld”，“year”：“2007”，“journal-title”：“IEEE Transactions on neural networks”}、{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0030”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：“89”，“doi”：“10.106\/j.ress.2013.03.012”，“article-title”：“基于弹性的网络组件重要性度量”，“volume”：”117“，“author”：“Barker”，“year”：“2013”，“journal-title“：”可靠性工程和系统安全“}，{“key”：《10.1016》，“首页”：“1063”，“article-title”：“随机森林模型分析”，“卷”：“13”，“作者”：“表”，“年份”：“2012”，“期刊标题”：“机器学习研究杂志”}，{“问题”：“2”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0040”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“第一页”：ging预测因子“，”容量“：“24”，“author”：“Breiman”，“year”：“1996”，“journal-title”：“Machine Learning”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0045”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”5“，”doi“：”10.1023\/A:1010933404324“，”article-title“：”Random forests“，”volume“：”45“，”author“：”Breiman“，”year“：”2001“，”journal-title“机器学习“}，{”key“：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0050”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：“1”，“doi”：“10.106\/j.ins.2012.10.039”，“article-title”：“使用敏感性分析和可视化技术打开黑盒数据挖掘模型”，“volume”：”225“，”author“：”Cortez“，”year“：”2013“，”journal-title“：”Elsevier Information Sciences“}，{”key“：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0055”，“series-title”：“2013 IEEE计算机视觉国际会议（ICCV）”，“首页”：“2072”，“文章-标题”：“半监督图像分类的集合投影”，“作者”：“戴”，“年份”：“2013}”，{“问题”：“2”，“密钥”：“10.116\/j.cie.2020.186519_b 0060”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“doi”：“10.1109\/MM.2018.112130030”，“article-title”：“计算机体系结构的新黄金时代：授权机器学习革命”，“卷”：“38”，“作者”：“院长”，“年份”：“2018”，“新闻标题”：“IEEE Micro”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0065”，“series-title”：：“在决策和风险分析中使用多维系统弹性的概念”，“author”：“Dessavre”，“year”：“2016”}，{“issue”：“1”，“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0070”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：《369》，“doi”：“101145\/1269899.1254934”，“article-title”：“半监督网络流量分类”，“volume”：：“Erman”，“year”：“2007”，“journal-title”：“SIGMETRICS性能评估评论”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0075”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“doi”：“101109\/MCOM.2017.1700066”，“article-title“使用机器学习和摘要技术分析网络故障的根本原因”，“author”：“Gonz\u00e1lez”，“年份”：“2017”，“journal-title”：“IEEE Communications Magazine”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0080”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-pages”：“329”，“doi”：“101016\/0165-1889（80）90069-X”，“article-title“：因果关系测试：个人观点”，“volume”:“2”，“author”：“Granger”，“year”：“1980”，“jornal-title:“journal of Economic Dynamics and Control”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0085”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“114”，”doi“：”10.1016\/j.ress.2011.09.002“，”article-title“：“系统弹性随时间变化的通用度量和定量方法”，“volume”：”99“，”author“：”Henry“，”year“2012”，“journal-title”：“可靠性工程和系统安全”}，{“issue”：“6”，“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0090”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-pages”：“82”，“doi”：“101109\/MSP.2012.205597”，“article-title”：“语音识别中声学建模的深层神经网络：四个研究组的共享观点”，“volume”：《29》，“author”：“Hinton”，“year”：“2012”，“journal-title“：IEEE Signal Processing Magazine”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0095”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“47”，“doi”：“101016\/j.ress.2015.08.006”，“文章标题”：“系统弹性定义和措施综述”，“卷”：“145”，《作者》：“侯赛尼”，“年份”：“2016”，“期刊标题”：《可靠性工程与系统安全》}，{“key”：0105英寸，“series-title”：“2015 IEEE信息重用与集成国际会议（IRI）”，“首页”：“550”，“文章标题”：“使用SVR模型对在线客户评论进行排名”，“作者”：“谢”，“年份”：“2015}”，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0110”，“series标题”：“2017年第十三届自然计算、模糊系统和知识发现国际会议（ICNC-FSKD）”，“首页”：“1554”，“文章标题”：“基于格兰杰因果检验的故障传播分析和因果故障诊断预防事故”，“作者”：“胡”，“年份”：“2017”}，{“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0115”，“系列标题”：“2008年第二届智能信息技术应用国际研讨会，上海”，“首页”：“192”，“文章标题”：“粗糙集理论在机器学习中的应用研究”，“作者”：“华”，“年份”：“2008”}，{“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0120”，“系列标题”：“统计学、社会科学和生物医学科学的因果推理，简介”，“作者”：“Imbens”，“年份”：“2015”}，{“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0125”，“series-title”：“统计、社会和生物医学中的因果推理”，“作家”：“Imbens”、“年份”:“2015”{“键”：“1016\/j.cie.202.106519_b 0135”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“913”，“DOI”：“10.1109\/CCIS.2012.6664309”，“article-title”：“半监督集成学习算法”，“volume”：“Vol.02”，“author”：“Jiang”，“year”：“2012”，“journal title”：《2012 IEEE第二届云计算与智能系统国际会议（CCIS）》}，{“key”：《10.1016\/j.cie.2020.106519_b0140》，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“DOI”：“10.1016\/j.ress.2019.106606”，“article-title”：“基于无线服务提供商网络弹性的用户体验优化定量方法”，“volume”：“193”，“author”：“Kakadia”，”year“：2020”，“journal-title“：“Reliability Engineering&System Safety”}，{“key”：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0145“unstructured”：“Kakadia，D.（2003），使用正式指定的协议行为模型的网络事件关联系统。美国专利6632554。Sun Microsystems Inc，Palo Alto，CA。“}，{”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0150“，”article-title“：”语料库领域对情绪分类的影响：使用监督机器学习技术的评估研究“，”volume“：“870”，“author”：“Karsi”，“year”：“2017”，“journal-title”：“journal of Physics:Conference Series”}，“key”：“”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0155“，“非结构化”：“Krizhevsky，A.，Sutskever，I.，&Hinton，G.（2012）。使用深度卷积神经网络的ImageNet分类。神经信息处理系统进展25（NIPS）。[在线]可用：https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks。“}，{”issue“：”3“，”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0160“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-page“：”251“，”doi“：”101142\/S0218539307002623“，”article-title“：”性能后勤下可靠性、可维护性和可保障性优化的目标规划方法“，”volume“：“14”，“author”：“Kumar”，“year”：“2007”，“journal-title”：“”国际可靠性、质量和安全工程杂志“}，{“issue”：“2”，“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0165”，“首页”：“133”，“article-title”：“可靠性和可维护性分配，以最小化串联系统的总拥有成本”，“volume”：国际风险与可靠性杂志“}，{”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0170“，”unstructured“：”Lloyd，S.，Mohseni，M.，&Rebentros，P.（2013）。监督和非监督机器学习的量子算法。“}”，{“key”：“10.1016\/j.ci.2020.106519_b 0175”，“series-title”：“信息理论、推理和学习算法”，“author”：“Mackay”，“年份”：“2003”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0180”，“series-title”：“2017年高性能计算与仿真国际会议”，“首页”：“136”，“article-title”：”5G网络自愈的自适应根源分析“，“author”：“Mfula”，“year”：“2017”}2011年第七届网络与服务管理国际会议”，“首页”：“1”，“文章标题”：“基于分类报警信息模型的算法辅助的可扩展根本原因分析”，“作者”：“宫泽”，“年份”：“2011”}，{“密钥”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0190”，“series-title”：“2009年IFIP\/IEEE集成网络管理国际研讨会”，“首页”：“141”，“文章标题”：“使用分层电路模型和扫描算法在OSS中对多层和多域网络进行实时根本原因分析”，“作者”：“宫泽”，“年份”：“2009”}，{“密钥”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0195”，“第一页”：”341“，”article-title“：“使用监督机器学习进行多层情感分析”，“卷”：“卷1”，“作者”：“Moh”，“年份”：“2015”}，{“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0200”，“非结构化”：“Neven，H.，Denchev，V.S.，Rose，G.，&Macready，W.G.（2009）。使用量子绝热算法训练大规模分类器。arXiv:quant-ph \/0811.0416；arXiv:0912.0779.“}，{”issue“：”6“，”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0205“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”首页“：”761“，”doi“：”101016\/S0953-5438（02）00015-2“，”article-title“：”使用无监督机器学习技术在互联网上发现用户社区“，”volume“：“14”，“author”：“Paliouras”，“year”：“2002”，“journal-title”：“与计算机交互”｝，｛“key”：“10.1016\/j.sie.2020.106519_b0210”，“series title”：“因果关系：模型、推理和推理”，“author”：“Pearl”，“year”：“2009”｝，｛“key”：“10.1016\/j.sie.2020.106519_b0215”，“series title”：“IEEE 2000信号处理、通信和控制自适应系统研讨会论文集（目录号：00EX373），Lake Louise，Alberta，Canada”，“文章标题”：“从比特到信息与学习机：理论与应用”，“作者”：“Poggio”，“年份”：“2000”｝，｛“密钥”：“10.1016\/j.sie.2020.106519_b0220”，“系列标题”：“2018光纤通信会议与博览会（OFC）”，“首页”：“1”，“文章标题”：“分析驱动的故障发现和诊断用于认知根本原因分析”，“作者”：“Rafique”，“年份”：“2018”}，{“问题”：“10”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0225”，“doi-asserted-by”：“crossref”，《第一页》：“1421”，“doi”：“1016\/j.ress.2006.09.004”，“文章标题”：“共因故障下系统可靠性优化”，“卷”：“92”，“作者”：“Ramirez-Marquez”，“年份”：“2007”，“期刊标题”：“可靠性工程与系统安全”}，{“问题”：“12”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0230”，“首页”：“1608”，“文章标题”：多状态系统可靠性改进的多状态部件关键性分析”，“卷”：“92”，“作者”：“Ramirez-Marquez”，“年份”：“2007”，“期刊标题”：“ESREL 2005可靠性工程和系统安全特刊”}，{“问题”：“8”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0235”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“905”，“doi”：“10.1016\/j.ress.2005.09.009“，”article-title“：“二进制电容双端网络可靠性的置信界限”，“volume”：“91”，“author”：“Ramirez-Marquez”，“year”：“2006”，“journal-title”：“reliability Engineering and System Safety”}，{“issue”：“1”，“key”：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0240“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”第一页“：”26“，”DOI“：”10.1109\/TR.2005.863814“，”article-title“：”关于改进的系统可靠性置信界限“，”volume“：”55“，”author“：”Ramirez-Marquez“，”year“：”2006“，”journal-title”：“IEEE Transactions On reliability”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0245”，”series-title“：“第三届国际工程系统研讨会，2012年CESUN，代尔夫特理工大学，2013年6月18日，2012年6月20日10.1109\/TNN.2008.2001265“，“article-title”：“时变时滞递归神经网络的时滞依赖稳定性”，“volume”：“19”，“author”：“Shao”，“year”：“2008”，“journal-title“：”IEEE Transactions on neural networks“}，{“key”：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0255“，“series-title”：”先进信息技术电子与自动化控制会议（IAEAC）”，“首页”：“1171”，“文章标题”：“用Doc2Vec和分类器对中国酒店评论进行情绪分析”，“作者”：“帅”，“年份”：“2018”}，{“问题”：“9”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0260”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“第一页”：”1274“doi”：“10.1016\/j.ress.2006.08.003”，“文章标题”：“间歇操作多功能系统的完整和降级任务可靠性和任务可靠性评估”，“卷”：“92”，“作者”：“Sols”，“年份”：“2007”，“期刊标题”：《可靠性工程与系统安全》}，{“问题”：“11”，“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0265”，“doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”1841“，”doi“：”10.1109\/TNN.2008.2001923“，”article-title“：”离散时间域递归神经网络的鲁棒自适应梯度发光训练算法“，”volume“：“19”，”author“：”Song“，”year“：”2008“，”journal-title”：“IEEE Transactions on neural networks”}，{“issue”：“1”，“key”：“”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0270“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”62“，”doi“：”10.1177\/089443939100900106“，”article-title“：”稀疏因果图快速恢复算法“，”volume“：“9”，”author“：”Spirtes“，“year”：“1991”，”journal-title”：“Social Science Computer Review”}，{“key”：“10.1016\\j.cie.2020.106519_b275”，“doi-assert by“：”crossref“，”DOI“：”10.1186\/1471-2105-8-25“，”article-title“：”随机森林变量重要性度量的偏差：插图、来源和解决方案“，”volume“：”8“，”author“：”Strobl“，”year“：”2007“，”journal-title”：“BMC生物信息学”}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0280”，“unstructured”：“Szegedy，C.等人（2014）.通过卷积深入。[在线]可用：https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.4842.“}，{”issue“：”2“，”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0285“，”article-title“：”Bayesian Network approach to diagnosis the root cause of failure from troubles“，”volume“：“1”，“author”：“Velasco”，“year”：“2012”，“journal-title”：“Artificial Intelligence Research”}，“key”：“”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0290“，“series-title”：“2012 IEEE第十二届计算机和信息技术国际会议（CIT）”，“首页”：“421”，“文章标题”：“使用标签传播的半监督集成学习”，“作者”：“Woo”，“年份”：“2012}，{“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106619_b02095”，“非结构化”：“Wu，Y.等人（2016）谷歌的神经机器翻译系统：缩小人类和机器翻译之间的差距。[在线]可用：https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.08144.“}，{”key“：”10.1016\/j.cie.2020.106519_b0300“，”series-title“：”LCN 2005，澳大利亚悉尼“，”article-title“：“使用机器学习的自动流量分类和应用程序识别”，“author”：“Zander”，“year”：“2005”}，“key”：“10.1016\/j.cie.2020.106B19_b050”，“series-ttle”：“”2017 IEEE \/ACM第三届智能网络物理系统软件工程国际研讨会”，“首页”：“14”，“文章标题”：“分布式环境中基于参与者的根本原因分析”，“作者”：“Zasadzinski”，“年份”：“2017”}，{“关键”：“10.1016\/j.cie.2020.106519_b0310”，“系列标题”：2014年第十三届控制自动化机器人与视觉国际会议（ICARCV）”，“首页”：“1062”，“文章标题”：“基于软标签的半监督分类和对象识别增强”，“作者”：“周”，“年份”：“2014”}]，“容器标题”：[“计算机与工业工程”]，“原文标题”：[]，“语言”：“en”，“链接”：[{“URL”：“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0360835220302539？httpAccept=text\/xml“，”content-type“：”text\/.xml“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}，{“URL”：“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0360835220302539？httpAccept1=text\/plain“，”内容类型“：”文本\/plaine“，”content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}]，”存放“：{“date-parts”：[2020,7,9]]，“date-time“：”2020-07-09T21:10:18Z“，”timestamp“：1594329018000}，”score“：1，”resource“：{主要”：{“URL”：“https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S0360835220302539”}}，“副标题”：[]，“短标题”：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2020,8]]}，《参考计数》：59，“alternative-id”：[“S03608352 2030253”02539“]，”URL“：”http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.cie.2020.106519“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0360-8352“]，”ISSN-type“：[{”值“：”0360.8352“，”类型“：”打印“}]，”主题“：[]，”发布“：{”日期部分“：[2020,8]}，“断言”：[{”值“Elsevier”，“名称”：“发布者”，“标签”：“此文章由”}维护，{值“：”服务提供商网络弹性优化的机器学习方法”，“name”：“articletite”，“label”：“Article Title”}，{“value”：“Computers&Industrial Engineering”，“name”：“journaltitle”，“标签”：“Journal Title（期刊标题）”}CrossRef DOI链接到出版商维护的版本“}”，{“value”：“article”，“name”：“content_type”，“label”：“content-type”}，{”value“：”\u00a9 2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。“，”name“：”copyright“，”label“：”copyright”}]，“article-number”：”106519“}}}