基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法

双锴^1,2, 李怡雯¹, 吕志恒¹, 韩静³, 刘建伟³

1. 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876;
2. 通信网信息传输与分发技术重点实验室, 石家庄 050081;
3. 中兴通讯股份有限公司, 深圳 518057

收稿日期:2019-03-22出版日期:2020-02-28发布日期:2020-03-27

作者简介:双锴(1977-),男,副教授,硕士生导师,E-mail:shuangk@bupt.edu.cn.
基金资助:国家重点研发计划项目（2016QY01W0200）；上海市青年科技英才扬帆计划项目（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）

Log Template Extraction Algorithm Based on Normalized Feature Discrimination

SHUANG Kai^1,2, LI Yi-wen¹, Lü Zhi-heng¹, HAN Jing³, LIU Jian-wei³

1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. Science and Technology of Information Transmission and Dissemination in Communication Networks Laboratory, Shijiazhuang 050081, China;
3. ZTE Corporation, Shenzhen 518057, China

Received:2019-03-22Online:2020-02-28Published:2020-03-27


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摘要/Abstract

摘要： 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，设计了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.
中图分类号:
TP391

引用本文

双锴, 李怡雯, 吕志恒, 韩静, 刘建伟. 基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(1): 68-73.
SHUANG Kai, LI Yi-wen, Lü Zhi-heng, HAN Jing, LIU Jian-wei. Log Template Extraction Algorithm Based on Normalized Feature Discrimination[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(1): 68-73.





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