【摘 要】
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针对传统日志模板挖掘时需要日志聚类数目作为先验信息的问题,提出了一种基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法. 首先,对日志数据进行压缩以提高后续处理效率;其次,进行日志聚类
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室; 通信网信息传输与分发技术重点实验室; 中兴通讯股份有限公司;
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划(18YF1423300);通信网信息传输与分发技术重点实验室开放基金课题(SXX18641X024);自然科学基金项目(U1534201)
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针对传统日志模板挖掘时需要日志聚类数目作为先验信息的问题,提出了一种基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法. 首先,对日志数据进行压缩以提高后续处理效率;其次,进行日志聚类过程,使用归一化的日志统计特征判断聚类是否满足要求,若满足则聚类成功,若不满足则采用二分搜索的方式调整日志聚类的数目、重新进行聚类;最后,从聚类结果中提取日志模板. 设计一种衡量模板挖掘效果的评价指标;在真实数据集上的实验结果表明,算法的模板挖掘匹配度优于基准方法,并且具有良好的泛化性能.
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