面向服务监控数据的自适应学习
机器学习
2022-08-29 v1
摘要
服务监控应用持续产生数据以监控其可用性。因此，实时且准确地对传入数据进行分类至关重要。为此，我们的研究开发了一种使用 Learn++ 的自适应分类方法，能够处理演化的数据分布。该方法顺序地预测并用新数据更新监控模型，逐渐遗忘过去的知识并识别突然的概念漂移。我们采用来自工业应用的连续数据块来逐步评估预测器的性能。
引用
@article{arxiv.2208.12281,
title = {Adaptive Learning for Service Monitoring Data},
author = {Farzana Anowar and Samira Sadaoui and Hardik Dalal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12281},
year = {2022}
}