發(fā)布時間：2018-06-13 03:25

  本文選題：日志函數(shù) + 機器學(xué)習(xí)�。� 參考：《計算機工程與科學(xué)》2017年01期

【摘要】：隨著軟件規(guī)模的不斷增長,日志在故障檢測中發(fā)揮著愈加重要的作用。然而,目前軟件日志缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),常受開發(fā)人員個人習(xí)慣影響,為大規(guī)模系統(tǒng)中日志的自動化分析帶來了挑戰(zhàn)。其中,日志函數(shù)的識別作為日志分析的前提條件,對分析結(jié)果有著直接影響。提出了一種基于機器學(xué)習(xí)的方法以支持日志自動識別。通過系統(tǒng)分析廣泛使用的大規(guī)模開源軟件,總結(jié)出日志函數(shù)編寫的主要形式,并提取不同形式間的共性特征,進而基于機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)了自動日志識別工具iLog。實驗顯示,使用iLog識別的日志函數(shù)能力平均為使用特定關(guān)鍵字的76倍,十折交叉驗證得到iLog的分析結(jié)果的F-Score為0.93。
[Abstract]:With the increasing of software scale, log plays an increasingly important role in fault detection. However, the lack of a unified standard for software logging, often influenced by the developer's personal habits, poses a challenge to the automated analysis of logs in large-scale systems. The recognition of log function as a precondition of log analysis has a direct impact on the analysis results. A method based on machine learning is proposed to support automatic log recognition. Through the systematic analysis of the widely used open source software, the main forms of writing log functions are summarized, and the common features among different forms are extracted, and then the automatic log recognition tool iLog is implemented based on machine learning. The experimental results show that the ability of using iLog to recognize log functions is 76 times that of using specific keywords on average, and the F-Score of 10% cross-validation of iLog analysis results is 0.93.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61379146,61272483) 騰訊高校合作項目“面向故障檢測的大規(guī)模開源軟件日志增強技術(shù)研究”
【分類號】：TP311.53;TP181

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2012487