【摘 要】
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为了解决大量日志数据导致的有效标记和人工筛选等问题,文中提出了一种K-means和K近邻(KNN)的日志异常检测方法。利用GloVe方法对日志进行向量表示,利用K-means方法分类和标
【机 构】
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西安工业大学英特尔嵌入式技术联合实验室
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为了解决大量日志数据导致的有效标记和人工筛选等问题,文中提出了一种K-means和K近邻(KNN)的日志异常检测方法。利用GloVe方法对日志进行向量表示,利用K-means方法分类和标记得到的向量,将测试日志向量化,采用KNN方法对日志向量进行预测分类。实验结果表明:文中方法能够免去人工标记并能取得0.92的精确率和0.96的召回率,和现有的方法相比较,在精确率相同的条件下有更高的召回率。
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