复合型日志的模板提取方法

摘要：

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敏感度,并设计BMerge算法对模板进行合并,输出无损日志作为结果.所提方法适用于处理复合型日志,且正确率较高.

关键词：模板提取、复合型日志、简单共有词、相似度、Json、日志提取

所属期刊栏目：54

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研专项资金资助项目;国家CNGI专项资助项目

在线出版日期：2020-09-15（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：1557-1561