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Barrera Lozada

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Detección híbrida de anomalías contextuales en servicios web masivos usando el M-ADWS con Isolation Forest y LightGBM sobre logs de CDN

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By Cruz Sanabria, Jesús Andrés, Barrera Lozada
| Dialnet - Universidad de La Rioja
español La evaluación en la gestión de servicios web masivos depende en gran medida de la calidad de la experiencia del usuario como indicador clave de rendimiento (KPI). Si bien los ingenieros necesitan datos del mundo real para reflejar esto, los logs no estructurados con patrones dinámicos crean grandes barreras para una efectiva detección de anomalías. Para resolver este desafío operativo, implementamos el Marco Metodológico para la Detección de Anomalías en Servicios Web (Marco M-ADWS).
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Revisión sistemática sobre identificación de anomalías en el consumo de servicios web masivos mediante técnicas de machine learning

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By Cruz Sanabria, Jesús Andrés, Barrera Lozada
| Dialnet - Universidad de La Rioja
Ayuda Buscar en la ayuda Buscar en la ayuda Revisión sistemática sobre identificación de anomalías en el consumo de servicios web masivos mediante técnicas de machine learning Autores: Jesús Andrés Cruz Sanabria, Joaquín Iván Barrera Lozada, Karla Yohana Sánchez Mojica Localización: Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, ISSN-e 2500-8625, ISSN 1692-7257, Vol. 1, Nº. 47, 2026 (Ejemplar dedicado a: January - June), págs.
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