基于多維度特征融合的云工作流任務(wù)執(zhí)行時間預(yù)測方法

摘要： 任務(wù)執(zhí)行時間估計是云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下工作流調(diào)度的前提.針對現(xiàn)有工作流任務(wù)執(zhí)行時間預(yù)測方法缺乏類別型和數(shù)值型數(shù)據(jù)特征的有效提取問題,提出了基于多維度特征融合的預(yù)測方法.首先,通過構(gòu)建具有注意力機制的堆疊殘差循環(huán)網(wǎng)絡(luò),將類別型數(shù)據(jù)從高維稀疏的特征空間映射到低維稠密的特征空間,以增強類別型數(shù)據(jù)的解析能力,有效提取類別型特征;其次,采用極限梯度提升算法對數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化編碼,通過對稠...