Abstrakt. Den snabba tillväxten av Internet och stödet för interoperabilitetsprotokoll har ökat antalet webbtillgängliga källor, WebSources. Nuvarande omslagsmedlararkitekturer måste utökas med en omslagskostnadsmodell (WCM) för WebSources som kan uppskatta svarstiden (förseningar) för att få tillgång till källor samt annan relevant statistik. I den här artikeln presenterar vi ett webbförutsägelseverktyg (WebPT), ett verktyg som bygger på att lära sig med hjälp av feedback från WebSources. WebPT använder dimensionerna tid på dagen, dag, och mängd av data, för att lära svarstider från en viss WebSource, och för att förutsäga den förväntade svarstiden (fördröjs) för någon fråga. Experimentella data samlades in från flera källor, och de dimensioner som var betydande vid uppskattningen av svarstiden fastställdes. Vi tränade sedan WebPT på insamlade data, att använda de tre dimensioner som nämns ovan, och att förutsäga svarstiden, samt ett förtroende för förutsägelsen. Vi beskriver WebPT lärande algoritmer, och rapporterar om WebPT lärande för WebSources. Vår forskning visar att vi kan förbättra kvaliteten på lärandet genom att justera WebPT-funktionerna, t.ex. genom att utbilda WebPT med hjälp av en logaritm av ingångsutbildningsdata, inklusive betydande dimensioner i WebPT, eller ändra beställningen av dimensioner. En jämförelse av WebPT med mer traditionella neurala nätverk (NN) lärande har utförts, och vi rapporterar kortfattat om jämförelsen. Vi visar sedan hur WebPT förutsägelsen om fördröjning kan användas av en scrambling aktiverad optimizer. En scrambling algoritm identifierar några kritiska punkter av fördröjning, där den gör ett beslut att crazy (modifiera) en plan, att försöka dölja den förväntade fördröjningen genom att beräkna någon annan del av planen som inte påverkas av fördröjningen. Vi undersöker utrymmet för verklig fördröjning vid en WebSource, jämfört med WebPT förutsägelsen om denna försening, med avseende på kritiska punkter av förseningar i specifika planer. Vi identifierar de fall där WebPT överskattning eller underskattning av den verkliga fördröjningen resulterar i en påföljd i scrambling aktiverat optimizer, och de fall där det inte finns någon påföljd. Med hjälp av de experimentella data och WebPT lärande, testar vi hur bra WebPT är i att minimera dessa påföljder.
I REF beskrivs ett tillvägagångssätt för online-inlärning av svarstider för webbtillgängliga källor.
Learning response time for WebSources using query feedback and application in query optimization
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}