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Server Load Prediction on Wikipedia Traffic: Influence of Granularity and Time Window

机译:Wikipedia流量的服务器负载预测:粒度和时间窗口的影响

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摘要

Server load prediction has different approaches and applications, with the general goal of predicting future load for a period of time ahead on a given system. Depending on the specific goal, different methodologies can be defined. In this paper, we follow a pre-processing approach based on defining and testing time-windows and granularity using linear regression, ANN and SVM learning models. Results on real data from Wikipedia servers show that it is possible to tune the size of the time-window and the granularity to improve prediction results.
机译:服务器负载预测具有不同的方法和应用,具有预测未来负载的一般目标,在给定系统上提前一段时间。根据具体目标,可以定义不同的方法。在本文中,我们使用线性回归,ANN和SVM学习模型来遵循基于定义和测试时间窗口和粒度的预处理方法。结果来自维基百科服务器的真实数据表明,可以调整时间窗的大小和粒度以改善预测结果。

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