【摘 要】
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媒体网站的用户流量呈现平稳性、周期性、不规则变动等特征,对用户流量的有效预测有助于管理者设计更合理的负载均衡(LoadBalance)策略。鉴于传统预测技术难以对蕴含在不同时
【机 构】
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北京邮电大学/北京科技经济信息联合中心,北京交通大学/北京科技经济信息联合中心
【基金项目】
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北京市科学技术研究院萌芽项目“深度学习技术在情报检索用户群体行为分析中的应用研究”的阶段性研究成果(项目编号:GS201804)
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媒体网站的用户流量呈现平稳性、周期性、不规则变动等特征,对用户流量的有效预测有助于管理者设计更合理的负载均衡(LoadBalance)策略。鉴于传统预测技术难以对蕴含在不同时间跨度中的知识进行融合,论文提出了一种基于深度学习技术"长短期记忆网络(LSTM)"的用户流量预测及负载均衡方法。该方法将网站的各类运营数据作为影响流量的特征,从而挖掘流量与其特征间的关联知识。根据未来时间窗口的流量预测结果,进行服务器资源预留,以实现较好的负载均衡效果。实验表明,相对于传统方法,论文方法的请求响应
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