归一化特征判别日志模板挖掘算法

"基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法" 本文介绍的是一种新的日志模板挖掘算法，由双锴、李怡雯、吕志恒、韩静和刘建伟共同研究完成，并发表于《北京邮电大学学报》。该算法主要针对传统日志模板挖掘方法中存在的问题，即需要预先知道日志聚类的数量，这一先验信息往往难以获取且增加了挖掘的复杂性。 日志数据通常包含丰富的系统运行信息，对于系统的监控、故障检测和诊断至关重要。传统的日志模板挖掘方法往往依赖于聚类算法，而聚类的类别数量需要人为设定，这在实际应用中既不精确也不方便。为了解决这个问题，研究人员提出了基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法。 该算法首先对原始日志数据进行预处理，可能包括去除无用信息、标准化格式等步骤，以提高后续处理的效率。接着，它利用一种归一化的特征判别机制，自动识别并提取日志的关键信息，即模板，而无需预先设定聚类数目。这种特征判别可能涉及到对日志事件的模式匹配、关键词提取以及相似度计算等技术。 归一化特征判别方法的核心在于，通过对日志事件的特征进行规范化处理，使得不同特征之间的比较更为公平，从而更准确地判断哪些日志属于同一模板。这可能涉及到了诸如TF-IDF（词频-逆文档频率）这样的文本表示方法，或者使用余弦相似度等距离度量来评估日志事件之间的相似性。 在实际应用中，该算法能够自动适应不同系统产生的日志，减少了人工干预的需求，提高了日志分析的自动化程度和准确性。这对于大型分布式系统、云计算环境以及物联网设备等场景下的运维管理具有重大意义，可以帮助系统管理员快速定位问题，提升系统的稳定性和安全性。 此外，文章还提到了网络首发的相关政策，强调了录用定稿在网络首发的严肃性和合规性，以及网络首发论文在正式出版前的流程和要求。这些规定确保了学术成果的严谨性和公开性，同时也为读者提供了及时获取最新科研成果的途径。 基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法是一种创新的日志分析技术，它通过自动化的方法解决了传统模板挖掘中的难题，提升了日志分析的效率和准确性，对于IT领域的系统管理和故障排查具有重要的实践价值。