基于大规模网络日志的模板提取研究

摘要：

针对直接从大型网络日志中提取网络事件困难的问题,提出了基于大规模网络日志的模板提取方法.该方法可将海量的、原始的网络日志主动转换为日志模板,从而为了解网络事件的根因和预防网络故障的发生提供重要的前期准备.首先分析日志的结构,将日志中的词划分为模板词和参数词两类;然后从3个不同的角度切入,分别对日志进行模板提取研究;最后使用互联网公司中的实际生产数据,采用Rand index方法来评估3种提取方法的准确有效性.结果表明,在从服务集群中收集来的4种不同消息类型中,基于标签识别树模型提取到的日志模板的平均准确率达到99.57％,高于基于统计模板提取模型和基于在线提取模板模型的准确率.

关键词：切词、提取模板、统计聚类、标签识别树、在线聚类

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：448-452