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公开(公告)号：CN115712526A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211480620.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练预测模型，以及使用该模型预测资源使用量的方法。预测模型的过程可以包括，获取服务器集群中目标服务器在历史时段中对处理资源的目标使用量，以及该目标服务器中的多个数据副本对应的多条流量数据，其中任意数据副本对应的流量数据包括，对应租户在所述历史时段中访问与该数据副本对应的数据而产生的流量信息。将各条流量数据输入预测模型，得到各个数据副本对所述处理资源的预测使用量；将各个预测使用量之和，作为预测总使用量。根据目标使用量和所述预测总使用量，确定预测损失，以预测损失最小化为目标，更新所述预测模型。
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公开(公告)号：CN115712526B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202211480620.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练预测模型，以及使用该模型预测资源使用量的方法。预测模型的过程可以包括，获取服务器集群中目标服务器在历史时段中对处理资源的目标使用量，以及该目标服务器中的多个数据副本对应的多条流量数据，其中任意数据副本对应的流量数据包括，对应租户在所述历史时段中访问与该数据副本对应的数据而产生的流量信息。将各条流量数据输入预测模型，得到各个数据副本对所述处理资源的预测使用量；将各个预测使用量之和，作为预测总使用量。根据目标使用量和所述预测总使用量，确定预测损失，以预测损失最小化为目标，更新所述预测模型。
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公开(公告)号：CN117251827A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311128756.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种周期检测的方法、装置、电子设备及存储介质。一种周期检测的方法，包括：获取目标检测对象的待检测时间序列；采用周期检测模型，对待检测时间序列进行周期检测，获得目标检测对象的周期检测结果；周期检测模型是基于贝叶斯统计以及深度学习构建的。这样，结合贝叶斯统计以及深度学习构建周期检测模型，利用了贝叶斯统计以及深度学习优点，提高了周期检测的准确度，减少了周期检测的误差。
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