【摘 要】
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当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,中国科学院大学,北方民族大学计算机科学与工程学院,西北师范大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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面向云计算的网络化操作系统项目(2016YFB1000505),国家自然科学基金委员会(NSFC)-广东省人民政府联合基金超级计算科学应用研究专项计划(第二期)(U1611261),宁夏自治区重点研发计划(引才专项)(2018BEB04002)资助
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当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中,每天都产生着数以百万计的系统日志,这些日志的数据量之庞杂、关系之混乱,已大大影响了程序员对系统的人工监控效率,同时也提高了新程序员的培养成本.为解决以上问题,数据挖掘及系统分析两个领域相结合是一种必然的趋势,也因此,机器学习模型也越来越多地被业界提及用于做系统日志分析.然而
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