Abstract | 第5页 |
Chapter 1 introduction | 第8-12页 |
1.1 research background | 第8-9页 |
1.2 research status | 第9-11页 |
1.3 research Objectives | 第11页 |
1.4 Paper Organization | 第11-12页 |
Chapter 2 Log Analysis Technique | 第12-23页 |
2.1 Log files | 第12-13页 |
2.2 Log Collections | 第13-14页 |
2.3 Log Abstraction | 第14-17页 |
2.3.1 Abstraction based regular expression | 第15-16页 |
2.3.2 Regular Expression Based Abstraction | 第16-17页 |
2.4 Apriori algorithm | 第17-21页 |
2.4.1 Theoretical aspects | 第17-20页 |
2.4.2 Apriori algorithm | 第20-21页 |
2.5 Event Prediction | 第21-23页 |
Chapter 3 Log Collection using Adaptive Logging | 第23-30页 |
3.1 Introduction | 第23-24页 |
3.2 Architecture of the System | 第24-25页 |
3.3 Implement of the system | 第25-27页 |
3.4 Log Collection using Adaptive Logging | 第27-30页 |
3.4.1 Approach methodology | 第27-30页 |
Chapter 4 The Forecasting Analysis model | 第30-39页 |
4.1 Event forecasting system architecture | 第30-32页 |
4.1.1 Event prediction system's main function requirements | 第30-31页 |
4.1.2 Overall system architecture and workflow | 第31-32页 |
4.1.3 Log preprocessing module | 第32页 |
4.2 Log parsing | 第32-33页 |
4.2.1 The original log | 第32页 |
4.2.2 Log parsing | 第32-33页 |
4.2.3 Log classification | 第33页 |
4.3 Improved association rule mining algorithm | 第33-35页 |
4.3.1 Association mining overview | 第33-34页 |
4.3.2 Assumptions of rule mining | 第34-35页 |
4.3.3 Holdings of rule mining steps | 第35页 |
4.4 event prediction method | 第35-39页 |
Chapter 5 Implementation of Events Forecasting System and ExperimentAnalysis | 第39-51页 |
5.1 log pretreatment | 第39-43页 |
5.1.1 Text log in the database | 第39-40页 |
5.1.2 Rule miningassociation | 第40-42页 |
5.1.3 Events forecast | 第42-43页 |
5.2 Experimental analysis | 第43-50页 |
5.2.1 Data source | 第43-45页 |
5.2.2 The analysis of experimental results | 第45-50页 |
5.3 Chapter Summary | 第50-51页 |
chapter 6 summary and outlook | 第51-52页 |
References | 第52-55页 |
Acknowledgment | 第55页 |