【摘 要】
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为了解决目前复合型日志无法被模板提取算法正确解析的问题,设计新的模板提取算法CLEA来处理复合型日志的模板提取.该算法使用符号将所有日志划分为集群,基于Drain模板提取算
【机 构】
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北京邮电大学网络技术研究院信息网络中心,北京网瑞达科技有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研专项资金资助项目(2019RC53),国家CNGI专项资助项目(CNGI-12-03-001)
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为了解决目前复合型日志无法被模板提取算法正确解析的问题,设计新的模板提取算法CLEA来处理复合型日志的模板提取.该算法使用符号将所有日志划分为集群,基于Drain模板提取算法提取每个集群各自的日志模板,存储并缓存模板提取结果,在更新集群的同时更新缓存的模板;将差异度计算引入简单共有词算法中,增强简单共有词算法对模板中不同词语的敏感度,计算模板之间的相似度;设计BMerge算法,利用该算法对相似度大于阈值的模板进行合并,获取并输出合并日志作为最终结果.在相似度算法中引入差异度计算,增强算法对模板中不同词语的
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